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J-GLOBAL ID：202202286306433843   整理番号：22A0450417

非線形モデル次数低減のための適応パラメトリックサンプリング方式【JST・京大機械翻訳】

Adaptive parametric sampling scheme for nonlinear model order reduction

著者 (2件)： Rafiq Danish (Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology, Srinagar, India) ,  Bazaz Mohammad Abid (Department of Electrical Engineering, National Institute of Technology, Srinagar, India)
資料名： Nonlinear Dynamics  (Nonlinear Dynamics)
巻： 107  号： 1  ページ： 813-828  発行年： 2022年 
JST資料番号： W2017A  ISSN： 0924-090X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： パラメータ化された偏微分方程式として表現される動的システムは,工学および応用科学において遍在している。標準モデル次数低減(MOR)技術はパラメトリック変動に対してロバストではないが,この問題は陰的パラメータ依存性を持つ大規模問題に対して悪化する。マトリックス補間MOR法は,最近非線形系に拡張した。しかし,パラメトリック空間の効率的なサンプリングは,分かりにくいままである。補間縮小モデルの近似品質を高めるために,本論文では,二次元パラメトリック空間に対する効率的なサンプリング戦略を有する非線形系に対する一般化フレームワークを提示した。提案したフレームワークは一連の非線形ベンチマークモデルを通して実証された。Copyright The Author(s), under exclusive licence to Springer Nature B.V. 2021 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 非線形系 ,  偏微分方程式 ,  動的系 ,  *内挿法 ,  近似法 ,  二次元 ,  規範モデル ,  ロバスト性 ,  パラメタリゼーション ,  MIMOシステム
準シソーラス用語： *非線形モデル ,  縮小モデル ,  パラメータ依存性 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： モデル次数低減 ,  MIMOシステム ,  パラメトリックシステム

分類 (2件)： 数値計算  (JE02000J) ,  回路理論一般  (NA02010M)

タイトルに関連する用語 (3件)： 非線形モデル ,  次数低減 ,  適応