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Enregistrement W2099758012 · doi:10.1002/nme.4341

Galerkin reduced‐order modeling scheme for time‐dependent randomly parametrized linear partial differential equations

2012· article· en· W2099758012 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.

Notice bibliographique

RevueInternational Journal for Numerical Methods in Engineering · 2012
Typearticle
Langueen
DomaineDecision Sciences
ThématiqueProbabilistic and Robust Engineering Design
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesEngineering and Physical Sciences Research CouncilNatural Sciences and Engineering Research Council of CanadaCanada Research ChairsUniversity of Southampton
Mots-clésGalerkin methodBasis functionMathematicsProjection (relational algebra)Applied mathematicsPartial differential equationBasis (linear algebra)Mathematical optimizationMathematical analysisAlgorithmFinite element methodGeometry

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

SUMMARY In this paper, we consider the problem of constructing reduced‐order models of a class of time‐dependent randomly parametrized linear partial differential equations. Our objective is to efficiently construct a reduced basis approximation of the solution as a function of the spatial coordinates, parameter space, and time. The proposed approach involves decomposing the solution in terms of undetermined spatial and parametrized temporal basis functions. The unknown basis functions in the decomposition are estimated using an alternating iterative Galerkin projection scheme. Numerical studies on the time‐dependent randomly parametrized diffusion equation are presented to demonstrate that the proposed approach provides good accuracy at significantly lower computational cost compared with polynomial chaos‐based Galerkin projection schemes. Comparison studies are also made against Nouy's generalized spectral decomposition scheme to demonstrate that the proposed approach provides a number of computational advantages. Copyright © 2012 John Wiley & Sons, Ltd.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,006
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,039
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMétarecherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Méthodes · Signal consensuel: Méthodes
Score de désaccord entre enseignants0,229
Score d'incertitude au seuil0,969

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0060,039
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,168
Tête enseignante GPT0,469
Écart entre enseignants0,301 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle