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reduced order model
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非线性模型简化的神经经验插值方法
我们介绍了神经经验插值方法（NEIM），这是一种基于神经网络的替代离散经验插值方法，用于降低计算参数化非线性偏微分方程的约减阶模型（ROM）中的非线性项的时间复杂度。 NEIM 是一种贪婪算法，通过逼近 ROM 的非线性项的仿射分解来实现约
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a month ago
大气化学数据的优化动态模式分解重建和预测
优化的动态模态分解算法用于构建自适应且具有高计算效率的全球大气化学动力学的降阶模型和预测工具，通过利用低维度的全球时空模态，可以计算出对应的可解释的空间和时间尺度特征，并通过线性模型实现预测。该方法在三个月的全球化学动力学数据上展示了其在计
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3 months ago
在线预测薄壁金属增材制造的热场
该论文研究了如何在金属增材制造过程中，当只有少量传感器可用时，如何在线预测未打印零件的热场。该研究提出了一种使用映射和重建的在线热场预测方法，该方法可集成到金属增材制造过程中进行在线性能控制。通过温度曲线的相似性，该方法利用人工神经网络从先
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8 months ago
对复杂动态系统中认识不确定性和随机不确定性量化的机器学习架构评估
本研究比较了多种机器学习技术的 UQ 准确性，并对两个模型（船只在波浪中的运动和 Majda-McLaughlin-Tabak 模型）进行了应用。
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a year ago
MM
应用于模型阶数约简和综合的不变谱叶子分化
本文介绍了将非线性系统动力学分解为低阶组件的技术，以便重构完整的动力学，该技术使用不变谱叶（ISF）来分解动力学，并且可以将 ISF 拟合到振动数据中，作为降阶模型。作者通过一个分析例子和夹紧梁自由振动数据来说明该理论。
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5 years ago
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