Split reliability and uncertainty gradient based methods when discrete stochasts are present
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Evaluación
- Dificultad
- 5/5
- Tiempo estimado
- Más de una semana
- Aptitud para principiantes
- 35/100
Línea de trabajo
Start by comparing the existing PTK implementation with the corresponding PL handling of discrete stochasts and uncertainty-gradient methods such as FORM and FOSM. Trace how result types are represented, then define the required combinations for histograms, fragility curves, deterministic results, and other outputs before identifying suitable coverage for the new behavior.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Kind of request
Adding new functionality
Enhancement description
For example, perform n FORM operations when a a discrete stochast with n values is present and combine them afterwards. This is already available in PTK, but should be moved to PL.
For uncertainty gradient based methods, such as FORM and FOSM, this feature is lost, but should be implemented in PL. The resulting stochasts should be combined, histograms to combined histogram, fragility curves to combined fragility curves, deterministic to discrete distribution and others to a composite stochast.
Use case
No response
Additional context
No response
- Lenguaje dominante
- C++
- Estrellas
- 9
- Forks
- 1
- Merge medio
- 2 d 20 h
- PR fusionados (30 d)
- 10
Preparar el entorno
- Sin Dockerfile ni archivo de Docker Compose
- Sin plantilla de pull request
- Leer la guía de contribución
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
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