但是由于只涉及維積分，當(dāng)布料機(jī)的輸入變量的交互作用很時會帶來較的誤差，且由于積分僅基于單變量，故不能使用通過增加積分節(jié)點(diǎn)數(shù)目的方式來彌補(bǔ)交互計算中的誤差，所以這種方法殼適用于高維低耦合的不確定傳播計算模稀疏網(wǎng)格不確定傳播方法作為數(shù)值積分法中類比較殊的方法，稀疏網(wǎng)格不確定傳播方法主要用于解決較高維的不確定傳播問題。它的岀現(xiàn)，為不確定傳播的硏究打開嶄新的視野疏網(wǎng)格技術(shù)以算法為數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，其基本思想是利用維積分點(diǎn)向量積的定組合，構(gòu)建離散樣本空間。與張量網(wǎng)格技術(shù)相比，稀疏網(wǎng)格技術(shù)在保證精度的同時，通過去除張量網(wǎng)格中對計算精度影響較小的點(diǎn)，減小樣本點(diǎn)個數(shù)，避免由于維數(shù)和精度增加而造成的樣本點(diǎn)數(shù)幅增加。目前，稀疏網(wǎng)格技術(shù)在處理高維問題時的優(yōu)越已經(jīng)得到證明，在數(shù)值求解、像處理等領(lǐng)城有著廣泛應(yīng)用。

      基于稀疏網(wǎng)格的不確定傳播方法，主要是將確定下的稀疏網(wǎng)格數(shù)值積分技術(shù)擴(kuò)展到隨機(jī)空間。從維的高斯積分形式出發(fā)，通過對其采取殊的張量積操作，得到高維況下的積分。它與全因子數(shù)值積分法的不同在于，全因子數(shù)值積分法直接對維形式的高斯積分采取直接張量積操作，而稀疏網(wǎng)格方法通過采用算法，實(shí)行殊的張量積操作，因此所產(chǎn)生的積分點(diǎn)數(shù)目較全因子數(shù)值積分法為減少。布料機(jī)尤其是在高維況下，該尤其明顯。中格的構(gòu)造非常簡單，直接采用張量積操作，就可得到其中的積分點(diǎn)。而稀疏網(wǎng)格需要將若干灝于直接張量積的網(wǎng)格點(diǎn)進(jìn)行綜合，從而得到稀疏網(wǎng)格積分點(diǎn)?；谙∈杈W(wǎng)格數(shù)值積分的不確定傳播方法，在解決高維問題時顯示出很的優(yōu)勢和潛力。不確定優(yōu)設(shè)計基于不確定的設(shè)計問題主要分兩類：穩(wěn)健設(shè)計問題和可靠設(shè)計問題。