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Hestir, Kevin, Stephen J. Martel, Stacy Vail, Jane Long, Pete D'Onfro et William D. Rizer. « Inverse hydrologic modeling using stochastic growth algorithms ». Water Resources Research 34, no 12 (décembre 1998) : 3335–47. http://dx.doi.org/10.1029/98wr01549.
Texte intégralHohenegger, Christel, et M. Gregory Forest. « Direct and inverse modeling for stochastic passive microbead rheology ». PAMM 7, no 1 (décembre 2007) : 1110505–6. http://dx.doi.org/10.1002/pamm.200700640.
Texte intégralPonski, Mariusz, et Andrzej Sluzalec. « Modeling and Simulation of Stochastic Inverse Problems in Viscoplasticity ». Transactions of the Indian Institute of Metals 72, no 10 (27 juin 2019) : 2803–17. http://dx.doi.org/10.1007/s12666-019-01757-2.
Texte intégralBoluh, Kateryna, et Natalija Shchestyuk. « Simulating Stochastic Diffusion Processes and Processes with “Market” Time ». Mohyla Mathematical Journal 3 (29 janvier 2021) : 25–30. http://dx.doi.org/10.18523/2617-70803202025-30.
Texte intégralPreziosi, L., G. Teppati et N. Bellomo. « Modeling and solution of stochastic inverse problems in mathematical physics ». Mathematical and Computer Modelling 16, no 5 (mai 1992) : 37–51. http://dx.doi.org/10.1016/0895-7177(92)90118-5.
Texte intégralAbou-Elyazied Abdallh, Ahmed, et Luc Dupré. « Stochastic modeling error reduction using Bayesian approach coupled with an adaptive Kriging-based model ». COMPEL : The International Journal for Computation and Mathematics in Electrical and Electronic Engineering 33, no 3 (29 avril 2014) : 856–67. http://dx.doi.org/10.1108/compel-10-2012-0230.
Texte intégralLlopis-Albert, Carlos, Francisco Rubio et Francisco Valero. « Characterization and assessment of composite materials via inverse finite element modeling ». Multidisciplinary Journal for Education, Social and Technological Sciences 6, no 2 (3 octobre 2019) : 1. http://dx.doi.org/10.4995/muse.2019.12374.
Texte intégralHan, S. L., et Takeshi Kinoshita. « Stochastic inverse modeling of nonlinear roll damping moment of a ship ». Applied Ocean Research 39 (janvier 2013) : 11–19. http://dx.doi.org/10.1016/j.apor.2012.09.003.
Texte intégralLlopis-Albert, Carlos, Francisco Rubio, Francisco Valero, Hunchang Liao et Shouzhen Zeng. « Stochastic inverse finite element modeling for characterization of heterogeneous material properties ». Materials Research Express 6, no 11 (23 octobre 2019) : 115806. http://dx.doi.org/10.1088/2053-1591/ab4c72.
Texte intégralLi, Liangping, Sanjay Srinivasan, Haiyan Zhou et J. Jaime Gómez-Hernández. « A local–global pattern matching method for subsurface stochastic inverse modeling ». Environmental Modelling & ; Software 70 (août 2015) : 55–64. http://dx.doi.org/10.1016/j.envsoft.2015.04.008.
Texte intégralHu, Zhi Gang, Yong Lin Zhang, Jian Ping Ye, Shao Yun Song et Li Ping Chen. « Numerical Modeling and Simulation of Random Road Surface Using IFFT Method ». Advanced Materials Research 199-200 (février 2011) : 999–1004. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.199-200.999.
Texte intégralBenth, F. E., et L. Vos. « Cross-Commodity Spot Price Modeling with Stochastic Volatility and Leverage For Energy Markets ». Advances in Applied Probability 45, no 2 (juin 2013) : 545–71. http://dx.doi.org/10.1239/aap/1370870129.
Texte intégralBenth, F. E., et L. Vos. « Cross-Commodity Spot Price Modeling with Stochastic Volatility and Leverage For Energy Markets ». Advances in Applied Probability 45, no 02 (juin 2013) : 545–71. http://dx.doi.org/10.1017/s0001867800006431.
Texte intégralButko, A. A., O. I. Rodkin et V. A. Pashinski. « Stochastic modeling of meteorological elements for solving environmental monitoring problems ». Vesnik of Yanka Kupala State University of Grodno. Series 6. Engineering Science 12, no 1 (9 septembre 2022) : 51–64. http://dx.doi.org/10.52275/2223-5396-2022-12-1-51-64.
Texte intégralAzevedo, Leonardo, Dario Grana et Leandro de Figueiredo. « Stochastic perturbation optimization for discrete-continuous inverse problems ». GEOPHYSICS 85, no 5 (28 juillet 2020) : M73—M83. http://dx.doi.org/10.1190/geo2019-0520.1.
Texte intégralFu, Jianlin, et J. Jaime Gómez-Hernández. « A Blocking Markov Chain Monte Carlo Method for Inverse Stochastic Hydrogeological Modeling ». Mathematical Geosciences 41, no 2 (12 décembre 2008) : 105–28. http://dx.doi.org/10.1007/s11004-008-9206-0.
Texte intégralPace, Francesca, Alessandro Santilano et Alberto Godio. « A Review of Geophysical Modeling Based on Particle Swarm Optimization ». Surveys in Geophysics 42, no 3 (13 avril 2021) : 505–49. http://dx.doi.org/10.1007/s10712-021-09638-4.
Texte intégralKlimczak, Konrad, Piotr Oprocha, Jan Kusiak, Danuta Szeliga, Paweł Morkisz, Paweł Przybyłowicz, Natalia Czyżewska et Maciej Pietrzyk. « Inverse Problem in Stochastic Approach to Modelling of Microstructural Parameters in Metallic Materials during Processing ». Mathematical Problems in Engineering 2022 (12 avril 2022) : 1–15. http://dx.doi.org/10.1155/2022/9690742.
Texte intégralChiodo, Elio, et Luigi Pio Di Noia. « Stochastic Extreme Wind Speed Modeling and Bayes Estimation under the Inverse Rayleigh Distribution ». Applied Sciences 10, no 16 (14 août 2020) : 5643. http://dx.doi.org/10.3390/app10165643.
Texte intégralDagan, Gedeon. « Stochastic Modeling of Groundwater Flow by Unconditional and Conditional Probabilities : The Inverse Problem ». Water Resources Research 21, no 1 (janvier 1985) : 65–72. http://dx.doi.org/10.1029/wr021i001p00065.
Texte intégralCherpeau, Nicolas, Guillaume Caumon, Jef Caers et Bruno Lévy. « Method for Stochastic Inverse Modeling of Fault Geometry and Connectivity Using Flow Data ». Mathematical Geosciences 44, no 2 (26 janvier 2012) : 147–68. http://dx.doi.org/10.1007/s11004-012-9389-2.
Texte intégralKlein, Olaf, Daniele Davino et Ciro Visone. « On forward and inverse uncertainty quantification for models involving hysteresis operators ». Mathematical Modelling of Natural Phenomena 15 (2020) : 53. http://dx.doi.org/10.1051/mmnp/2020009.
Texte intégralMoura, Henrique Gomes, Edson Costa Junior, Arcanjo Lenzi et Vinicius Carvalho Rispoli. « On a Stochastic Regularization Technique for Ill-Conditioned Linear Systems ». Open Engineering 9, no 1 (26 février 2019) : 52–60. http://dx.doi.org/10.1515/eng-2019-0008.
Texte intégralDell'Oca, A., A. Manzoni, M. Siena, N. G. Bona, L. Moghadasi, M. Miarelli, D. Renna et A. Guadagnini. « Stochastic inverse modeling of transient laboratory-scale three-dimensional two-phase core flooding scenarios ». International Journal of Heat and Mass Transfer 202 (mars 2023) : 123716. http://dx.doi.org/10.1016/j.ijheatmasstransfer.2022.123716.
Texte intégralKravtsov, S., D. Kondrashov et M. Ghil. « Multilevel Regression Modeling of Nonlinear Processes : Derivation and Applications to Climatic Variability ». Journal of Climate 18, no 21 (1 novembre 2005) : 4404–24. http://dx.doi.org/10.1175/jcli3544.1.
Texte intégralNi, C. F., Y. J. Huang, T. C. J. Yeh, J. J. Dong, J. S. Chen et M. H. Li. « Stochastic inversion of sequential hydraulic tests for transient and highly permeable unconfined aquifer systems ». Hydrology and Earth System Sciences Discussions 10, no 12 (10 décembre 2013) : 14949–86. http://dx.doi.org/10.5194/hessd-10-14949-2013.
Texte intégralCarletti, Margherita, et Malay Banerjee. « A Backward Technique for Demographic Noise in Biological Ordinary Differential Equation Models ». Mathematics 7, no 12 (9 décembre 2019) : 1204. http://dx.doi.org/10.3390/math7121204.
Texte intégralNan, Jing, Zhonghua Jian, Chuanfeng Ning et Wei Dai. « A Lightweight Learning Method for Stochastic Configuration Networks Using Non-Inverse Solution ». Electronics 11, no 2 (14 janvier 2022) : 262. http://dx.doi.org/10.3390/electronics11020262.
Texte intégralLiu, Xiaoping, Zhenyu Wu, Dejun Cui, Bin Guo et Lijie Zhang. « A Modeling Method of Stochastic Parameters’ Inverse Gauss Process Considering Measurement Error under Accelerated Degradation Test ». Mathematical Problems in Engineering 2019 (21 mai 2019) : 1–11. http://dx.doi.org/10.1155/2019/9752920.
Texte intégralGlazunov, Andrey, Üllar Rannik, Victor Stepanenko, Vasily Lykosov, Mikko Auvinen, Timo Vesala et Ivan Mammarella. « Large-eddy simulation and stochastic modeling of Lagrangian particles for footprint determination in the stable boundary layer ». Geoscientific Model Development 9, no 9 (31 août 2016) : 2925–49. http://dx.doi.org/10.5194/gmd-9-2925-2016.
Texte intégralNádai, László. « Modeling Photon Counting Experiments using Fuzzy Logic Controller ». Journal of Advanced Computational Intelligence and Intelligent Informatics 6, no 2 (20 juin 2002) : 72–78. http://dx.doi.org/10.20965/jaciii.2002.p0072.
Texte intégralHagemann, Paul, Johannes Hertrich et Gabriele Steidl. « Stochastic Normalizing Flows for Inverse Problems : A Markov Chains Viewpoint ». SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 10, no 3 (28 septembre 2022) : 1162–90. http://dx.doi.org/10.1137/21m1450604.
Texte intégralKaulakys, B., M. Alaburda et J. Ruseckas. « Modeling of long-range memory processes with inverse cubic distributions by the nonlinear stochastic differential equations ». Journal of Statistical Mechanics : Theory and Experiment 2016, no 5 (20 mai 2016) : 054035. http://dx.doi.org/10.1088/1742-5468/2016/05/054035.
Texte intégralKaczka, David W., Christopher B. Massa et Brett A. Simon. « Reliability of Estimating Stochastic Lung Tissue Heterogeneity from Pulmonary Impedance Spectra : A Forward-Inverse Modeling Study ». Annals of Biomedical Engineering 35, no 10 (9 juin 2007) : 1722–38. http://dx.doi.org/10.1007/s10439-007-9339-1.
Texte intégralKaczka, David W., Christopher B. Massa et Brett A. Simon. « Reliability of Estimating Stochastic Lung Tissue Heterogeneity from Pulmonary Impedance Spectra : A Forward-Inverse Modeling Study ». Annals of Biomedical Engineering 35, no 10 (26 juin 2007) : 1838. http://dx.doi.org/10.1007/s10439-007-9342-6.
Texte intégralG�mez-Hern�ndez, J. J., H. J. W. M. Hendricks Franssen et A. Sahuquillo. « Stochastic conditional inverse modeling of subsurface mass transport : A brief review and the self-calibrating method ». Stochastic Environmental Research and Risk Assessment (SERRA) 17, no 5 (1 novembre 2003) : 319–28. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-003-0153-5.
Texte intégralSun, Y., Z. Hou, M. Huang, F. Tian et L. Ruby Leung. « Inverse modeling of hydrologic parameters using surface flux and runoff observations in the Community Land Model ». Hydrology and Earth System Sciences 17, no 12 (10 décembre 2013) : 4995–5011. http://dx.doi.org/10.5194/hess-17-4995-2013.
Texte intégralSun, Y., Z. Hou, M. Huang, F. Tian et L. R. Leung. « Inverse modeling of hydrologic parameters using surface flux and runoff observations in the Community Land Model ». Hydrology and Earth System Sciences Discussions 10, no 4 (23 avril 2013) : 5077–119. http://dx.doi.org/10.5194/hessd-10-5077-2013.
Texte intégralAl-Marzouki, Sanaa, Farrukh Jamal, Christophe Chesneau et Mohammed Elgarhy. « Half Logistic Inverse Lomax Distribution with Applications ». Symmetry 13, no 2 (12 février 2021) : 309. http://dx.doi.org/10.3390/sym13020309.
Texte intégralZhang, Chao, et Hong-Sen Yan. « Inverse control of multi-dimensional Taylor network for permanent magnet synchronous motor ». COMPEL - The international journal for computation and mathematics in electrical and electronic engineering 36, no 6 (6 novembre 2017) : 1676–89. http://dx.doi.org/10.1108/compel-12-2016-0565.
Texte intégralPukl, Radomír, Tereza Sajdlová, Drahomír Novák et David Lehký. « Fracture-Mechanical Parameters for Modeling of Quasi-Brittle Materials and Structures ». Advanced Materials Research 1106 (juin 2015) : 106–9. http://dx.doi.org/10.4028/www.scientific.net/amr.1106.106.
Texte intégralThomas, Erin E., Daniel J. Vimont, Matthew Newman, Cécile Penland et Cristian Martínez-Villalobos. « The Role of Stochastic Forcing in Generating ENSO Diversity ». Journal of Climate 31, no 22 (17 octobre 2018) : 9125–50. http://dx.doi.org/10.1175/jcli-d-17-0582.1.
Texte intégralShcherbina, Yu V., S. D. Asabashvili et A. M. Prokopenko. « SIMULATION OF ASYMMETRICALLY DISTRIBUTED PROCESSES ». Key title : Zbìrnik naukovih pracʹ Odesʹkoï deržavnoï akademìï tehnìčnogo regulûvannâ ta âkostì -, no 1(16) (2020) : 42–47. http://dx.doi.org/10.32684/2412-5288-2020-1-16-42-47.
Texte intégralRussian, A., M. Riva, E. R. Russo, M. A. Chiaramonte et A. Guadagnini. « Stochastic inverse modeling and global sensitivity analysis to assist interpretation of drilling mud losses in fractured formations ». Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 33, no 10 (21 septembre 2019) : 1681–97. http://dx.doi.org/10.1007/s00477-019-01729-4.
Texte intégralBai, Jie, et Rishi Raj. « Inverse Problems in Stochastic Modeling of Mixed-Mode Power-Law and Diffusional Creep for Distributed Grain Size ». Metallurgical and Materials Transactions A 41, no 2 (18 décembre 2009) : 308–17. http://dx.doi.org/10.1007/s11661-009-0120-y.
Texte intégralRubin, Y., J. P. Lobo Ferreira, J. D. Rodrigues et G. Dagan. « Estimation of the hydraulic parameters of the Rio-Maior aquifer in Portugal by using stochastic inverse modeling ». Journal of Hydrology 118, no 1-4 (octobre 1990) : 257–79. http://dx.doi.org/10.1016/0022-1694(90)90262-v.
Texte intégralHan, S. L., et Takeshi Kinoshita. « Stochastic Inverse Identification of Nonlinear Roll Damping Moment of a Ship Moving at Nonzero-Forward Speeds ». Mathematical Problems in Engineering 2012 (2012) : 1–22. http://dx.doi.org/10.1155/2012/769385.
Texte intégralJin, Bangti, Zehui Zhou et Jun Zou. « On the Saturation Phenomenon of Stochastic Gradient Descent for Linear Inverse Problems ». SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 9, no 4 (janvier 2021) : 1553–88. http://dx.doi.org/10.1137/20m1374456.
Texte intégralStanislavsky, Aleksander A., et Aleksander Weron. « Subdiffusive search with home returns via stochastic resetting : a subordination scheme approach ». Journal of Physics A : Mathematical and Theoretical 55, no 7 (28 janvier 2022) : 074004. http://dx.doi.org/10.1088/1751-8121/ac4a1c.
Texte intégralKitanidis, Peter K. « Comment on “Stochastic Modeling of Groundwater Flow by Unconditional and Conditional Probabilities : The Inverse Problem” by Gedeon Dagan ». Water Resources Research 22, no 6 (juin 1986) : 984–86. http://dx.doi.org/10.1029/wr022i006p00984.
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