Zobrazeno 1 - 10
of 28 256
pro vyhledávání: '"Reduction of uncertainty"'
Autor:
Zanoni, Andrea, Geraci, Gianluca, Salvador, Matteo, Marsden, Alison L., Schiavazzi, Daniele E.
We present a new approach for nonlinear dimensionality reduction, specifically designed for computationally expensive mathematical models. We leverage autoencoders to discover a one-dimensional neural active manifold (NeurAM) capturing the model outp
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2408.03534
Publikováno v:
High Temperatures - High Pressures. 2024, Vol. 53 Issue 3, p271-288. 18p.
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Journal of Computational Science January 2024 75
Publikováno v:
In Journal of Environmental Management 1 January 2024 349
In this paper, we consider the problem of non-linear dimensionality reduction under uncertainty, both from a theoretical and algorithmic perspectives. Since real-world data usually contain measurements with uncertainties and artifacts, the input spac
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2202.04678
Akademický článek
Tento výsledek nelze pro nepřihlášené uživatele zobrazit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
K zobrazení výsledku je třeba se přihlásit.
Publikováno v:
In Aerospace Science and Technology July 2023 138
Publikováno v:
Journal of Information Science & Engineering; Mar2024, Vol. 40 Issue 2, p397-419, 23p
In this paper we study model reduction of linear and bilinear quadratic stochastic control problems with parameter uncertainties. Specifically, we consider slow-fast systems with unknown diffusion coefficient and study the convergence of the slow pro
Externí odkaz:
http://arxiv.org/abs/2102.04908