关键词reduced order modelling
搜索结果 - 4
- 重新思考压缩：大型语言模型中潜在特征的简化建模
通过降阶建模和重参数化，本文提出了一种创新的大规模语言模型压缩方法，可在对内存和时间有严格限制的条件下，以逐层方式对十亿级模型进行压缩，与当前流行的结构化修剪方法相比，展现出卓越的效果。
- 基于高阶动态模态分解法的地下农业养殖场能量建模与预测
该研究使用基于高阶动态模态分解（HODMD）的方法，对位于伦敦地铁隧道的城市农业农场的能源行为进行建模、分析和预测，表明 HODMD 可作为数字孪生中预测建模的一个强大的、半自动化的建模替代方法。
- 生成对抗简约建模
该论文提出了 GAROM，一种基于生成对抗网络（GAN）的简化模型方法，该方法将 GAN 和 ROM 框架相结合，通过引入数据驱动的生成对抗模型来学习参数微分方程的解决方案，并提供了关于其推理，模型泛化和方法的收敛性研究的实验证据。
- 非侵入式降阶建模的随机动态模态分解
本文提出了一种基于随机动态模态分解的新的降阶模型框架，并将其应用于二维流的建模，通过有效地将随机动态模态分解算法和径向基函数插值相结合，我们成功地解决了通过 POD 和 Galerkin 投影方法得到的模型降阶的缺陷，并在非侵入式数据建模中