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基于数据驱动的多保真稀疏多项式逼近及其在不确定性量化中的应用
【摘 要】
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不确定性量化(UQ)领域近年来受到广泛关注.不确定性量化的核心问题是如何量化系统的随机输入对系统随机输出的影响.多项式逼近方法(g PC)是UQ计算中一种广泛应用的有效方法,但经典的g PC方法要求随机输入参数分布已知.另一方面,随着随机输入参数个数的增加,多项式逼近计算量呈指数增加.因此,如何建立数据驱动的具有高维随机输入的高效多项式逼近方法在UQ领域有着重要意义.本文将transformed
【机 构】
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上海师范大学
【出 处】
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上海师范大学
【发表日期】
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2019年08期
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