基礎(chǔ)篇第1　章不確定性量化簡(jiǎn)介　31.1　什么是不確定性　31.2　不確定性量化學(xué)科簡(jiǎn)介　5參考文獻(xiàn)　9第2　章不確定性建模及相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)　11基礎(chǔ)篇第1　章不確定性量化簡(jiǎn)介　31.1　什么是不確定性　31.2　不確定性量化學(xué)科簡(jiǎn)介　5參考文獻(xiàn)　9第2　章不確定性建模及相關(guān)基礎(chǔ)知識(shí)　112.1　微分方程　112.1.1　常微分方程　122.1.2　偏微分方程　132.2　概率與統(tǒng)計(jì)　152.2.1　單元隨機(jī)變量　152.2.2　多元隨機(jī)變量　202.2.3　隨機(jī)過程與收斂　242.3　不確定性建模　292.3.1　隨機(jī)參數(shù)建模　292.3.2　隨機(jī)系統(tǒng)建模　33參考文獻(xiàn)　.35方法篇第3　章參數(shù)不確定性量化方法　393.1　蒙特卡洛方法及其擴(kuò)展方法　393.1.1　經(jīng)典蒙特卡洛方法　403.1.2　多級(jí)蒙特卡洛方法　433.1.3　拉丁超立方采樣　483.1.4　蒙特卡洛方法的優(yōu)缺點(diǎn)及適用范圍　493.2　統(tǒng)計(jì)矩微分方程法　533.2.1　方法簡(jiǎn)介　533.2.2　加性噪聲隨機(jī)參數(shù)　543.2.3　乘性噪聲隨機(jī)參數(shù)　583.3　廣義多項(xiàng)式混沌法　603.3.1　基本概念　603.3.2　隨機(jī)加廖爾金法　753.3.3　隨機(jī)配置法　803.4　分布法　953.4.1　基本概念　953.4.2　概率密度函數(shù)與累積分布函數(shù)的求解　1043.4.3　應(yīng)用示例：蛋白質(zhì)聚合　1133.4.4　分布法的適用場(chǎng)景及未來發(fā)展方向　120參考文獻(xiàn)　121第4　章模型不確定性量化方法　1254.1　基礎(chǔ)知識(shí)　1264.1.1　基本數(shù)學(xué)理論　1264.1.2　順序型數(shù)據(jù)同化算法　1304.2　面向多預(yù)測(cè)模型的數(shù)據(jù)同化算法　1374.2.1　算法介紹　1374.2.2　應(yīng)用示例：振蕩電路　1434.3　多保真模型的選擇　1464.3.1　基于計(jì)算成本與精度的模型選擇　1474.3.2　基于集合卡爾曼濾波的模型選擇　1534.3.3　應(yīng)用示例：常微分方程　1584.4　集成式量化參數(shù)與模型不確定性　1604.4.1　基本概念　1614.4.2　基于廣義多項(xiàng)式混沌法和粒子濾波的不確定性量化框架　1614.4.3　應(yīng)用示例：傳染病模型　167參考文獻(xiàn)　171第5　章逆向建模的不確定性量化方法　1735.1　貝葉斯推斷　1735.2　馬爾可夫鏈和馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法　1805.2.1　馬爾可夫鏈　1805.2.2　馬爾可夫鏈蒙特卡洛方法　1855.3　集合卡爾曼濾波和雙集合卡爾曼濾波　1865.3.1　集合卡爾曼濾波　1865.3.2　雙集合卡爾曼濾波　1885.4　壓縮感知　1925.4.1　基本概念　1935.4.2　應(yīng)用示例：互擴(kuò)散系數(shù)　193參考文獻(xiàn)　201應(yīng)用篇第6　章不確定性量化方法在集成電路新材料研發(fā)中的應(yīng)用　2056.1　材料體積模量　2066.1.1　基本概念　2066.1.2　相變存儲(chǔ)器材料的體積模量計(jì)算　2106.2　擴(kuò)散建模　2136.2.1　基本概念　2146.2.2　動(dòng)態(tài)蒙特卡洛方法　2156.3　多孔材料性質(zhì)建模　2176.3.1　基本概念　2176.3.2　多孔介質(zhì)材料的滲透率　221參考文獻(xiàn)　224第7　章不確定性量化與電子設(shè)計(jì)自動(dòng)化　2277.1　工藝偏差下電路性能的不確定性量化方法　2277.1.1　基本概念　2287.1.2　電路性能分析　2297.1.3　多層級(jí)電子系統(tǒng)不確定性量化方法　2317.2　良率不確定性建模　2377.2.1　良率采樣方法　2387.2.2　替代模型　241參考文獻(xiàn)　246后記　249