کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
5500360 | 1533978 | 2017 | 32 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Data-based stochastic model reduction for the Kuramoto-Sivashinsky equation
ترجمه فارسی عنوان
کاهش مدل تصادفی مبتنی بر داده ها برای معادله کوراموتو-سیواشینسکی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
ریاضیات
ریاضیات کاربردی
چکیده انگلیسی
The problem of constructing data-based, predictive, reduced models for the Kuramoto-Sivashinsky equation is considered, under circumstances where one has observation data only for a small subset of the dynamical variables. Accurate prediction is achieved by developing a discrete-time stochastic reduced system, based on a NARMAX (Nonlinear Autoregressive Moving Average with eXogenous input) representation. The practical issue, with the NARMAX representation as with any other, is to identify an efficient structure, i.e., one with a small number of terms and coefficients. This is accomplished here by estimating coefficients for an approximate inertial form. The broader significance of the results is discussed.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Physica D: Nonlinear Phenomena - Volume 340, 1 February 2017, Pages 46-57
Journal: Physica D: Nonlinear Phenomena - Volume 340, 1 February 2017, Pages 46-57
نویسندگان
Fei Lu, Kevin K. Lin, Alexandre J. Chorin,