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Low-Rank, Multi-Fidelity Methods for Uncertainty Quantification of High-Dimensional Systems

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개인저자Fairbanks, H. R.
단체저자명University of Colorado at Boulder. Applied Mathematics.
서명/저자사항Low-Rank, Multi-Fidelity Methods for Uncertainty Quantification of High-Dimensional Systems.
발행사항[S.l.] : University of Colorado at Boulder., 2018
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2018
형태사항194 p.
소장본 주기School code: 0051.
ISBN9780355966053
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-10(E), Section: B.
Advisers: Alireza Doostan
요약Characterizing and incorporating uncertainties when simulating physical phenomena is essential for improving model-based predictions. These uncertainties may stem from a lack of knowledge regarding the underlying physical processes or from impre
요약For systems exhibiting high-dimensional uncertainty, performing either forward or inverse UQ presents a significant computational challenge, as these methods require a large number forward solves of the high-fidelity model, that is, the model th
요약To reduce the cost of performing UQ on high-dimensional systems, we apply multi-fidelity strategies to both the forward problem, in order to estimate moments of the quantity of interest, and inverse problem, to approximate the posterior covarian
일반주제명Applied mathematics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-10B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14997705

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No. 등록번호 청구기호 소장처 도서상태 반납예정일 예약 서비스 매체정보
1 WE00027302 519 가야대학교/전자책서버(컴퓨터서버)/ 대출가능 인쇄 이미지  

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