Littérature scientifique sur le sujet « Adaptive parametric sampling »
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Articles de revues sur le sujet "Adaptive parametric sampling"
Rafiq, Danish, et Mohammad Abid Bazaz. « Adaptive parametric sampling scheme for nonlinear model order reduction ». Nonlinear Dynamics 107, no 1 (2 novembre 2021) : 813–28. http://dx.doi.org/10.1007/s11071-021-07025-7.
Texte intégralAzencott, R., A. Beri et I. Timofeyev. « Adaptive Sub-sampling for Parametric Estimation of Gaussian Diffusions ». Journal of Statistical Physics 139, no 6 (1 mai 2010) : 1066–89. http://dx.doi.org/10.1007/s10955-010-9975-y.
Texte intégralBorggaard, Jeff, Kevin R. Pond et Lizette Zietsman. « Parametric Reduced Order Models Using Adaptive Sampling and Interpolation ». IFAC Proceedings Volumes 47, no 3 (2014) : 7773–78. http://dx.doi.org/10.3182/20140824-6-za-1003.02664.
Texte intégralLiu, Ying, Hongguang Li, Huanyu Du, Ningke Tong et Guang Meng. « An adaptive sampling procedure for parametric model order reduction by matrix interpolation ». Journal of Low Frequency Noise, Vibration and Active Control 39, no 4 (15 juin 2019) : 821–34. http://dx.doi.org/10.1177/1461348419851595.
Texte intégralChen, Yi-Wen, et Wen-Hsiao Peng. « Parametric OBMC for Pixel-Adaptive Temporal Prediction on Irregular Motion Sampling Grids ». IEEE Transactions on Circuits and Systems for Video Technology 22, no 1 (janvier 2012) : 113–27. http://dx.doi.org/10.1109/tcsvt.2011.2158341.
Texte intégralWoudt, Edwin, Pieter-Tjerk de Boer et Jan-Kees van Ommeren. « Improving Adaptive Importance Sampling Simulation of Markovian Queueing Models using Non-parametric Smoothing ». SIMULATION 83, no 12 (décembre 2007) : 811–20. http://dx.doi.org/10.1177/0037549707087223.
Texte intégralJia, Gaofeng, et Alexandros A. Taflanidis. « Non-parametric stochastic subset optimization utilizing multivariate boundary kernels and adaptive stochastic sampling ». Advances in Engineering Software 89 (novembre 2015) : 3–16. http://dx.doi.org/10.1016/j.advengsoft.2015.06.014.
Texte intégralLu, Kuan, Haopeng Zhang, Kangyu Zhang, Yulin Jin, Shibo Zhao, Chao Fu et Yushu Chen. « The Transient POD Method Based on Minimum Error of Bifurcation Parameter ». Mathematics 9, no 4 (16 février 2021) : 392. http://dx.doi.org/10.3390/math9040392.
Texte intégralOurbih-Tari, Megdouda, et Mahdia Azzal. « Survival function estimation with non parametric adaptive refined descriptive sampling algorithm : A case study ». Communications in Statistics - Theory and Methods 46, no 12 (25 avril 2016) : 5840–50. http://dx.doi.org/10.1080/03610926.2015.1065328.
Texte intégralMorio, Jérôme. « Non-parametric adaptive importance sampling for the probability estimation of a launcher impact position ». Reliability Engineering & ; System Safety 96, no 1 (janvier 2011) : 178–83. http://dx.doi.org/10.1016/j.ress.2010.08.006.
Texte intégralThèses sur le sujet "Adaptive parametric sampling"
Chetry, Manisha. « Advanced reduced-order modeling and parametric sampling for non-Newtonian fluid flows ». Electronic Thesis or Diss., Ecole centrale de Nantes, 2023. http://www.theses.fr/2023ECDN0011.
Texte intégralThe subject of this thesis concernsmodel-order reduction (MOR) of parameterizednon-Newtonian flow problems that havesignificant industrial applications. TraditionalMOR methods constrain the computationalperformance of such highly nonlinear problems,so we suggest a state-of-the-art hyper-reductiontechnique based on a sparse approximation totackle the evaluation of nonlinear terms at muchreduced complexity. We also provide offlinestabilization strategy for stabilizing theconstitutive model in the reduced order modelframework that is less expensive to computewhile maintaining the full order model's (FOM)accuracy. Combining the two significantlylowers the CPU cost as compared to the FOMevaluation which inevitably boosts MORperformance. This work is validated on twobenchmark flow problems. Additionally, anadaptive sampling strategy is also presented inthis manuscript which is achieved byleveraging multi-fidelity model approximation.Towards the end of the thesis, we addressanother issue that is typically observed forcases when adaptive finite element meshesare deployed. In such cases, MOR methods failto produce a low-dimensional representationsince the snapshots are not vectors of samelength. We therefore, suggest an alternatemethod that can generate reduced basisfunctions for database of space-adaptedsnapshots
Castro, Rui M. « Active learning and adaptive sampling for non-parametric inference ». Thesis, 2008. http://hdl.handle.net/1911/22265.
Texte intégralChapitres de livres sur le sujet "Adaptive parametric sampling"
Quinn, J. A., F. C. Langbein, R. R. Martin et G. Elber. « Density-Controlled Sampling of Parametric Surfaces Using Adaptive Space-Filling Curves ». Dans Geometric Modeling and Processing - GMP 2006, 465–84. Berlin, Heidelberg : Springer Berlin Heidelberg, 2006. http://dx.doi.org/10.1007/11802914_33.
Texte intégralFigueiredo, Luiz Henrique de. « Adaptive Sampling of Parametric Curves ». Dans Graphics Gems V, 173–78. Elsevier, 1995. http://dx.doi.org/10.1016/b978-0-12-543457-7.50032-2.
Texte intégralActes de conférences sur le sujet "Adaptive parametric sampling"
Varona, Maria Cruz, Mashuq-un-Nabiz et Boris Lohmann. « Automatic adaptive sampling in parametric Model Order Reduction by Matrix Interpolation ». Dans 2017 IEEE International Conference on Advanced Intelligent Mechatronics (AIM). IEEE, 2017. http://dx.doi.org/10.1109/aim.2017.8014062.
Texte intégralHsu, Charles, et Harold Szu. « Low-discrepancy sampling of parametric surface using adaptive space-filling curves (SFC) ». Dans SPIE Sensing Technology + Applications, sous la direction de Harold H. Szu et Liyi Dai. SPIE, 2014. http://dx.doi.org/10.1117/12.2053306.
Texte intégralHombal, Vadiraj, Arthur Sanderson et Richard Blidberg. « A Non-Parametric Iterative Algorithm For Adaptive Sampling And Robotic Vehicle Path Planning ». Dans 2006 IEEE/RSJ International Conference on Intelligent Robots and Systems. IEEE, 2006. http://dx.doi.org/10.1109/iros.2006.282561.
Texte intégralJi, Runda, et Qiqi Wang. « Aerodynamic Risk Assessment using Parametric, Three-Dimensional Unstructured, High-Fidelity CFD and Adaptive Sampling ». Dans AIAA AVIATION 2021 FORUM. Reston, Virginia : American Institute of Aeronautics and Astronautics, 2021. http://dx.doi.org/10.2514/6.2021-2461.
Texte intégralMa, Jian-Wei, De-Ning Song, Zhen-Yuan Jia, Ning Zhang, Guo-Qing Hu et Wei-Wei Su. « Adaptive Pre-Compensation of the Contouring Error for High-Precision Parametric Curved Contour Following ». Dans ASME 2017 International Mechanical Engineering Congress and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2017. http://dx.doi.org/10.1115/imece2017-71284.
Texte intégralWeaver-Rosen, Jonathan M., et Richard J. Malak. « Efficient Parametric Optimization for Expensive Single Objective Problems ». Dans ASME 2020 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2020. http://dx.doi.org/10.1115/detc2020-22113.
Texte intégralAlinejad, F., D. Botto, M. Gola et A. Bessone. « Reduction of the Design Space to Optimize Blade Fir-Tree Attachments ». Dans ASME Turbo Expo 2018 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2018. http://dx.doi.org/10.1115/gt2018-75781.
Texte intégralBriones, Alejandro M., David L. Burrus, Joshua P. Sykes, Brent A. Rankin et Andrew W. Caswell. « Automated Design Optimization of a Small-Scale High-Swirl Cavity-Stabilized Combustor ». Dans ASME Turbo Expo 2018 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2018. http://dx.doi.org/10.1115/gt2018-76900.
Texte intégralBriones, Alejandro M., Markus P. Rumpfkeil, Nathan R. Thomas et Brent A. Rankin. « Effect of Deterministic and Continuous Design Space Resolution on Multiple-Objective Combustor Optimization ». Dans ASME Turbo Expo 2019 : Turbomachinery Technical Conference and Exposition. American Society of Mechanical Engineers, 2019. http://dx.doi.org/10.1115/gt2019-91388.
Texte intégralPandita, Piyush, Ilias Bilionis et Jitesh Panchal. « Extending Expected Improvement for High-Dimensional Stochastic Optimization of Expensive Black-Box Functions ». Dans ASME 2016 International Design Engineering Technical Conferences and Computers and Information in Engineering Conference. American Society of Mechanical Engineers, 2016. http://dx.doi.org/10.1115/detc2016-60527.
Texte intégral