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A fast computational method for moment-independent uncertainty importance measure

机译：独立于矩的不确定性重要性测度的快速计算方法

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This work focuses on the fast computation of the moment-independent importance measure ~(δi). We first analyse why ~(δi) is associated with a possible computational complexity problem. One of the reasons that we thought of is the use of two-loop Monte Carlo simulation, because its rate of convergence is O(N-~(1/4)), and another one is the computation of the norm of the difference between a density and a conditional density. We find that these problems are nonessential difficulties and try to give associated improvements. A kernel estimate is introduced to avoid the use of two-loop Monte Carlo simulation, and a moment expansion of the associated norm which is not simply obtained by using the Edgeworth series is proposed to avoid the density estimation. Then, a fast computational method is introduced for ~(δi). In our method, all ~(δi) can be obtained by using a single sample set. From the comparison of the numerical error analyses, we believe that the proposed method is clearly helpful for improving computational efficiency.
机译：这项工作着重于与矩无关的重要度量〜（δi）的快速计算。我们首先分析为什么〜（δi）与可能的计算复杂性问题相关联。我们想到的原因之一是使用二环蒙特卡洛模拟，因为其收敛速度为O（N-〜（1/4）），另一个原因是计算之间的差范数密度和条件密度。我们发现这些问题不是不必要的困难，并尝试给出相关的改进。引入核估计以避免使用两环蒙特卡罗模拟，并提出了使用Edgeworth级数不能简单获得的相关范数的矩展开，以避免密度估计。然后，针对〜（δi）引入了一种快速计算方法。在我们的方法中，所有〜（δi）可以通过使用单个样本集获得。通过对数值误差分析的比较，我们认为所提出的方法显然有助于提高计算效率。

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