本研究では、モーメント求積設計点に基づく決定的かつ明確な代理モデル構築手法を提案する。適応的またはランダムサンプリング手法とは異なり、本フレームワークは入力確率密度関数の統計モーメントから直接設計点を導出し、再現性、最適多項式精度、および任意の分布（非均一分布を含み、原則として経験分布も含む）を含む低次元および高次元問題に広く適用できることを保証する。本手法は基底生成、係数回帰、およびオプションの枝刈りの自動化プロセスを備え、状況に応じたパラメータ調整を回避する。また、同一モデル評価結果セットに基づき、不確実性の測定およびグローバル感度指数を直接取得できる。標準的なベンチマーク関数から最大100個の確率変数を含む工学的応用例まで、多数の数値例は、本手法が従来の代理モデリング手法に比べて高精度かつ高計算効率であることを示している。

代理モデル;高次元;モーメント求積法;設計点