Framework for Analysis and Identification of Nonlinear Distributed Parameter Systems using Bayesian Uncertainty Quantification based on Generalized Po / Nejlevnější knihy
Framework for Analysis and Identification of Nonlinear Distributed Parameter Systems using Bayesian Uncertainty Quantification based on Generalized Po

Kód: 16308228

Framework for Analysis and Identification of Nonlinear Distributed Parameter Systems using Bayesian Uncertainty Quantification based on Generalized Po

Autor Chettapong Janya-anurak

In this work, the Uncertainty Quantification (UQ) approaches combined systematically to analyze and identify systems. The generalized Polynomial Chaos (gPC) expansion is applied to reduce the computational effort. The framework us ... celý popis

915


Skladem u dodavatele
Odesíláme za 8-11 dnů
Přidat mezi přání

Mohlo by se vám také líbit

Dárkový poukaz: Radost zaručena

Objednat dárkový poukazVíce informací

Více informací o knize Framework for Analysis and Identification of Nonlinear Distributed Parameter Systems using Bayesian Uncertainty Quantification based on Generalized Po

Nákupem získáte 92 bodů

Anotace knihy

In this work, the Uncertainty Quantification (UQ) approaches combined systematically to analyze and identify systems. The generalized Polynomial Chaos (gPC) expansion is applied to reduce the computational effort. The framework using gPC based on Bayesian UQ proposed in this work is capable of analyzing the system systematically and reducing the disagreement between the model predictions and the measurements of the real processes to fulfill user defined performance criteria.

Parametry knihy

Zařazení knihy Knihy v angličtině Mathematics & science Mathematics Probability & statistics

915



Osobní odběr Praha, Brno a 46512 dalších

Copyright ©2008-26 nejlevnejsi-knihy.cz Všechna práva vyhrazenaSoukromíCookies


Můj účet: Přihlásit se
Všechny knihy světa na jednom místě. Navíc za skvělé ceny.

Nákupní košík ( prázdný )

Vyzvednutí v Balikovně a PPL
boxech
zdarma nad 1 499 Kč.

Nacházíte se: