FAST手法による感度解析について

Sensitivity analysis based on the FAST method

劉 峭

Liu, Q.

FAST(Fourier Amplitude Sensitivity Test)手法は、モデルの入力変数の不確実さによる出力変数の不確実さへの影響を評価する手法であり、グローバル感度解析として最初に提案されたものである。FAST手法の特徴とは、各入力変数にそれぞれ異なる特性周波数を割り振り、高次元の入力変数空間を1次元空間に変換させ、各入力変数によるモデル出力変数の分散への寄与が、フーリエ変換により得られた特性周波数及びその高次周波数のフーリエ係数から効率よく求められると言うことである。本文は、エルゴード定理による高次元の入力変数空間を1次元空間に変化させるための探索関数の決め方,各入力変数の特徴周波数の選択手法及びフーリエ変換による出力変数の分散の計算手法などを詳細に紹介した。本解説により不確実状況下での意思決定におけるFAST手法の新しい展開に期待する。

FAST (Fourier Amplitude Sensitivity Test) is the earliest global sensitivity analysis method aiming at quantifying the contribution of the uncertainties in the model inputs to the uncertainty in the model output. The mechanism of FAST is to assign each model input with a characteristic frequency through a periodic search function. Then, for a specific model input, its contribution to the variance of the model output can be singled out by the characteristic frequency based on fourier analysis. FAST is computationally very efficient and is used widespread nowadays. In this work, the theory and the computational method of FAST are described in detail. It is hoped that this work will promote the application of FAST in the field of decision-making under uncertainty.