کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6930001 | 867666 | 2016 | 17 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Reduced basis ANOVA methods for partial differential equations with high-dimensional random inputs
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
پیش نمایش صفحه اول مقاله
چکیده انگلیسی
In this paper we present a reduced basis ANOVA approach for partial deferential equations (PDEs) with random inputs. The ANOVA method combined with stochastic collocation methods provides model reduction in high-dimensional parameter space through decomposing high-dimensional inputs into unions of low-dimensional inputs. In this work, to further reduce the computational cost, we investigate spatial low-rank structures in the ANOVA-collocation method, and develop efficient spatial model reduction techniques using hierarchically generated reduced bases. We present a general mathematical framework of the methodology, validate its accuracy and demonstrate its efficiency with numerical experiments.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 317, 15 July 2016, Pages 148-164
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 317, 15 July 2016, Pages 148-164
نویسندگان
Qifeng Liao, Guang Lin,