Split reliability and uncertainty gradient based methods when discrete stochasts are present
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Valutazione
- Difficoltà
- 5/5
- Tempo stimato
- Più di una settimana
- Idoneità per principianti
- 35/100
Direzione di ricerca
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.
Scritto dal modello di indicizzazione a partire dal testo della issue.
Descrizione
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
- Lingua principale
- C++
- Stelle
- 9
- Fork
- 1
- Merge medio
- 2g 20h
- PR unite (30g)
- 10
Preparare l'ambiente
- Nessun Dockerfile né file Docker Compose
- Nessun modello di pull request
- Leggi la guida per i contributori
Come iniziare
- Leggi tutta la issue e poi la guida ai contributi del progetto.
- Commenta sulla issue per dire che te ne occupi tu — evita che due persone facciano lo stesso lavoro.
- Fai un fork del repository e lavora su un branch.
- Apri una pull request che faccia riferimento al numero della issue.
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