Este estudio propone un método de construcción de modelos sustitutos determinado y explícito basado en puntos de diseño derivados de la cuadratura de momentos. A diferencia de los métodos de muestreo adaptativo o aleatorio, este marco deduce directamente los puntos de diseño a partir de los momentos estadísticos de la función de densidad de probabilidad de entrada, asegurando repetibilidad, precisión polinómica óptima y una amplia aplicabilidad a problemas de baja y alta dimensión que involucran distribuciones arbitrarias (incluidas distribuciones no uniformes y, en principio, distribuciones empíricas). El método cuenta con un proceso automatizado para la generación de bases, la regresión de coeficientes y la poda opcional, evitando ajustes paramétricos según cada caso. Además, permite obtener directamente medidas de incertidumbre e índices de sensibilidad global basados en el mismo conjunto de evaluaciones del modelo. Numerosos casos numéricos, incluyendo funciones estándar de referencia y aplicaciones de ingeniería con hasta 100 variables aleatorias, indican que este método ofrece alta precisión y alta eficiencia computacional en comparación con los métodos tradicionales de modelado sustituto.

modelo sustituto;alta dimensión;método de cuadratura de momentos;puntos de diseño