Berechnung, wie Unsicherheiten in Modellinputs, Parametern oder Anfangsbedingungen durch ein Modell abgebildet werden und zu Unsicherheit in Outputs, Vorhersagen oder interessierenden Größen führen.

Prinzip

Unsicherheitsrepräsentationen der Eingaben vorwärts durch das Modell propagieren mit geeigneten Verfahren — Monte‑Carlo‑Stichproben, Linearisierung, Polynomial‑Chaos, Surrogatmodelle — dabei Nichtlinearitäten, Abhängigkeiten und numerische Fehler berücksichtigen.

Demonstration

Luftfahrtingenieure führen Monte‑Carlo‑Stichproben unsicherer aerodynamischer Koeffizienten durch ein CFD‑Modell aus, um eine Verteilung der Auftriebskräfte zu erhalten und Margen für die Steuerungsauslegung zu bestimmen.

Fehlanwendung

Annahme linearer Abbildungen, wenn starke Nichtlinearität oder Schwellenwerte vorliegen, zu wenige Stichproben verwenden, Eingangs‑Korrelationen ignorieren oder die Propagation als Verringerung epistemischer Unsicherheit missverstehen statt deren Folgen zu quantifizieren.

Konsequenz

Erzeugt Wahrscheinlichkeitsverteilungen, Konfidenzintervalle oder Sensitivitätsinformationen zu Outputs, die Sicherheitsmargen, robuste Auslegung und Priorisierung von Unsicherheitsreduktionsmaßnahmen informieren.

Umkehrung

Inverse Ansätze (Parameterinferenz oder Kalibrierung) versuchen, Eingaben aus Outputs herzuleiten; das Vernachlässigen der Vorwärtspropagation oder das Berichten nur von Einzelpunktergebnissen verbirgt die tatsächliche Output‑Variabilität.

Abgrenzung

Erfordert spezifizierte Modelle der Eingangsunsicherheit und zuverlässige Vorwärtsmodelle; Propagation korrigiert nicht automatisch Modellformfehler und kann bei hochdimensionalen Problemen rechenintensiv sein.

Semantische Spannung

Spannung zu inverser Unsicherheitsquantifizierung und Parameterschätzung; zur Sensitivitätsanalyse (die lokale Ableitungen statt kompletter Ausgabeverteilungen betrachten kann).

Synthese

Unsicherheitsausbreitung ist die vorwärts gerichtete rechnerische Abbildung unsicherer Eingaben auf unsichere Ausgaben, die Verteilungen und Diagnosen liefert, welche die Folgen von Eingangsunsicherheit für Entscheidungen sichtbar machen.