流体動力学工学問題のためのデータ駆動PODフレームワーク内のGauss過程アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Ortali Giulio; Demo Nicola; Rozza Gianluigi

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202201853758663 整理番号：22P0214897

流体動力学工学問題のためのデータ駆動PODフレームワーク内のGauss過程アプローチ【JST・京大機械翻訳】

Gaussian process approach within a data-driven POD framework for fluid dynamics engineering problems

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発行年： 2020年12月03日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2020年12月03日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

本研究では,固有直交分解(POD)とGaussプロセス回帰(GPR)を用いたパラメトリック偏微分方程式(PDEs)の複雑性低減のためのデータ駆動手法の実装について述べた。このアプローチを,最初に,文献ケース,ストーク問題のシミュレーション,および,ナバエンジニアリング問題のための形状最適化パイプライン内の実世界産業問題に適用した。【JST・京大機械翻訳】

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, , 【Automatic Indexing@JST】

数値計算 , 人工知能

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