schmidt变量化matlab代码任意多项式混沌展开 (aPCE) 概括 图：使用任意多项式混沌展开（aPCE）的示意图 作者/合作者 和 描述 我们研究了由多项式混沌扩展 (PCE) 辅助的数据驱动代理建模，并将其应用于工程问题中所需感兴趣量 (QoI) 的预测。 由于在解决复杂问题中的不确定性方面的准确性和效率，PCE 已广受欢迎。 然而，给定系统中随机变量的不可靠信息会限制其使用。 例如，随机变量的公认参数形式可能不是 PCE 的最佳用途。 PCE 所需的从原始变量到自变量的概率转换可能是非线性的，因此可能导致所需 QoI 的计算不准确。 我们不使用参数多项式族，而是利用潜在随机变量的原始矩来开发基于 PCE 的替代模型，并随后预测 QoI。 我们在各种数值示例中演示了这种方法，包括对复杂振动现象导致的海上结构累积疲劳损伤的预测。 相关出版物/演示文稿 Lim, H 和 Manuel, L，用于高效结构可靠性分析的无分布多项式混沌扩展代理模型，工程力学研究所会议，加利福尼亚州帕萨迪纳，2019 年 6 月 18 日至 21 日。[] Lim, H 和 Manuel, L，结构振

Gram-Schmidt正交化方法的具体定义及理论方法推论等

A = QR； 分解后Q的维数和A相同。和MATLAB 自带的QR不同。在有的文献会用到这种QR分解。