Machine Learning Low Rank Approximations And Reduced Order Modeling In Computational Mechanics

Machine Learning  Low Rank Approximations and Reduced Order Modeling in Computational Mechanics PDF Book Detail:
Author: Felix Fritzen
Publisher: MDPI
ISBN: 3039214098
Size: 19.79 MB
Format: PDF, ePub
Category : Technology & Engineering
Languages : un
Pages : 254
View: 2954

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Book Description: The use of machine learning in mechanics is booming. Algorithms inspired by developments in the field of artificial intelligence today cover increasingly varied fields of application. This book illustrates recent results on coupling machine learning with computational mechanics, particularly for the construction of surrogate models or reduced order models. The articles contained in this compilation were presented at the EUROMECH Colloquium 597, « Reduced Order Modeling in Mechanics of Materials », held in Bad Herrenalb, Germany, from August 28th to August 31th 2018. In this book, Artificial Neural Networks are coupled to physics-based models. The tensor format of simulation data is exploited in surrogate models or for data pruning. Various reduced order models are proposed via machine learning strategies applied to simulation data. Since reduced order models have specific approximation errors, error estimators are also proposed in this book. The proposed numerical examples are very close to engineering problems. The reader would find this book to be a useful reference in identifying progress in machine learning and reduced order modeling for computational mechanics.

Machine Learning Low Rank Approximations And Reduced Order Modeling In Computational Mechanics

Machine Learning  Low Rank Approximations and Reduced Order Modeling in Computational Mechanics PDF Book Detail:
Author: Felix Fritzen
Publisher:
ISBN: 9783039214105
Size: 39.11 MB
Format: PDF, ePub, Mobi
Category : Electronic books
Languages : un
Pages : 1
View: 5119

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Book Description: The use of machine learning in mechanics is booming. Algorithms inspired by developments in the field of artificial intelligence today cover increasingly varied fields of application. This book illustrates recent results on coupling machine learning with computational mechanics, particularly for the construction of surrogate models or reduced order models. The articles contained in this compilation were presented at the EUROMECH Colloquium 597, « Reduced Order Modeling in Mechanics of Materials », held in Bad Herrenalb, Germany, from August 28th to August 31th 2018. In this book, Artificial Neural Networks are coupled to physics-based models. The tensor format of simulation data is exploited in surrogate models or for data pruning. Various reduced order models are proposed via machine learning strategies applied to simulation data. Since reduced order models have specific approximation errors, error estimators are also proposed in this book. The proposed numerical examples are very close to engineering problems. The reader would find this book to be a useful reference in identifying progress in machine learning and reduced order modeling for computational mechanics.

Model Reduction And Approximation

Model Reduction and Approximation PDF Book Detail:
Author: Peter Benner
Publisher: SIAM
ISBN: 161197481X
Size: 18.63 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Science
Languages : en
Pages : 412
View: 6276

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Book Description: Many physical, chemical, biomedical, and technical processes can be described by partial differential equations or dynamical systems. In spite of increasing computational capacities, many problems are of such high complexity that they are solvable only with severe simplifications, and the design of efficient numerical schemes remains a central research challenge. This book presents a tutorial introduction to recent developments in mathematical methods for model reduction and approximation of complex systems. Model Reduction and Approximation: Theory and Algorithms contains three parts that cover (I) sampling-based methods, such as the reduced basis method and proper orthogonal decomposition, (II) approximation of high-dimensional problems by low-rank tensor techniques, and (III) system-theoretic methods, such as balanced truncation, interpolatory methods, and the Loewner framework. It is tutorial in nature, giving an accessible introduction to state-of-the-art model reduction and approximation methods. It also covers a wide range of methods drawn from typically distinct communities (sampling based, tensor based, system-theoretic).?? This book is intended for researchers interested in model reduction and approximation, particularly graduate students and young researchers.

Computer Control Abstracts

Computer   Control Abstracts PDF Book Detail:
Author:
Publisher:
ISBN:
Size: 42.87 MB
Format: PDF, Mobi
Category : Automatic control
Languages : en
Pages :
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Book Description:

Maschinelles Lernen

Maschinelles Lernen PDF Book Detail:
Author: Ethem Alpaydin
Publisher: Walter de Gruyter GmbH & Co KG
ISBN: 3110617897
Size: 38.49 MB
Format: PDF, Kindle
Category : Computers
Languages : de
Pages : 655
View: 3200

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Book Description: Das maschinelle Lernen ist zwangsläufi g eines der am schnellsten wachsenden Gebiete der Computerwissenschaft. Nicht nur die zu verarbeitenden Datenmengen werden immer umfangreicher, sondern auch die Theorie, wie man sie verarbeiten und in Wissen verwandeln kann. Maschinelles Lernen ist ein verständlich geschriebenes Lehrbuch, welches ein breites Spektrum an Themen aus verschiedenen Bereichen abdeckt, wie zum Beispiel Statistik, Mustererkennung, neuronale Netze, künstliche Intelligenz, Signalverarbeitung, Steuerung und Data Mining. Darüber hinaus beinhaltet das Buch auch Themen, die von einführenden Werken häufi g nicht behandelt werden. Unter anderem: Überwachtes Lernen; Bayessche Entscheidungstheorie; parametrische und nichtparametrische Statistik; multivariate Analysis; Hidden-Markow-Modelle; bestärkendes Lernen; Kernel-Maschinen; graphische Modelle; Bayes-Schätzung und statistischen Testmethoden. Da maschinelles Lernen eine immer größere Rolle für Studierende der Informatik spielt, geht die zweite Aufl age des Buches auf diese Veränderung ein und unterstützt gezielt Anfänger in diesem Gebiet, unter anderem durch Übungsaufgaben und zusätzlichen Beispieldatensätzen. Prof. Dr. Ethem Alpaydin, Bogaziçi University, Istanbul.

Wie Maschinen Lernen

Wie Maschinen lernen PDF Book Detail:
Author: Kristian Kersting
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3658267631
Size: 41.25 MB
Format: PDF, ePub, Docs
Category : Computers
Languages : de
Pages : 245
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Book Description: Künstliche Intelligenz und Maschinelles Lernen: Erweitern Sie Ihr Fachwissen mit diesem Sachbuch Was verbirgt sich überhaupt hinter Künstlicher Intelligenz (KI) und Maschinellem Lernen (ML)? Dieses Sachbuch liefert verständliche Antworten. ML und KI spielen im Zuge von Industrie 4.0 und der Digitalisierung eine immer größere Rolle. Ganz ohne komplexe mathematische Formeln bringt Ihnen dieses Sachbuch die grundlegenden Methoden, Anwendungen und Vorgehensweisen des Maschinellen Lernens und der Künstlichen Intelligenz näher. Lisa, die Protagonistin in diesem Buch, illustriert alle Themen anhand von Alltagssituationen. Dadurch erschließt sich Ihnen das Fachwissen, das bisher nur Experten vorbehalten war, einfach und leicht verständlich. Mit diesem Buch eignen Sie sich im Handumdrehen neues Wissen an, mit dem Sie innerhalb der Diskussion um Chancen und Risiken aktueller Entwicklungen garantiert punkten können. Eine Einführung in die Prinzipien von KI und ML Dieses Sachbuch setzt zunächst bei den Grundlagen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens an. Hier werden u. a. folgende Fragen geklärt: Was sind Daten? Was sind Algorithmen? Was ist mit Regression gemeint? Wozu dienen Clusteranalysen? Schwerpunktmäßig beschäftigt sich dieses Werk mit Bedeutung und Funktionsweise wichtiger Algorithmen des Maschinellen Lernens. Aufgeteilt in einzelne Kapitel, tauchen Sie so mit Hilfe vieler Abbildungen Schritt für Schritt tiefer in die Materie ein. Zudem bringen Ihnen die Autoren u. a. folgende Verfahren und Aspekte näher: k-Means Entscheidungsbäume Verzerrung-Varianz-Dilemma Big Data Neuronale Netze Die gesamtgesellschaftliche Bedeutung im Blick Daneben verliert dieses Sachbuch auch die gesellschaftliche Bedeutung von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen nicht aus dem Blick. Lesen Sie mehr über Fragestellungen der Sicherheit und Ethik im Zusammenhang mit Künstlicher Intelligenz. All das macht dieses Werk zu einer Leseempfehlung für: Themeninteressierte, die verstehen möchten, was sich hinter den Schlagworten KI und ML verbirgt Entscheidungsträger aus Politik und Wirtschaft Schülerinnen und Schüler, welche die Zukunft mitgestalten wollen

Nichtlineare Optimierung

Nichtlineare Optimierung PDF Book Detail:
Author: Michael Ulbrich
Publisher: Springer-Verlag
ISBN: 3034606540
Size: 31.95 MB
Format: PDF, ePub, Docs
Category : Mathematics
Languages : de
Pages : 148
View: 2097

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Book Description: Das Buch gibt eine Einführung in zentrale Konzepte und Methoden der Nichtlinearen Optimierung. Es ist aus Vorlesungen der Autoren an der TU München, der TU Darmstadt und der Universität Hamburg entstanden. Der Inhalt des Buches wurde insbesondere auf mathematische Bachelorstudiengänge zugeschnitten und hat sich als Basis entsprechender Vorlesungen sowie für eine anschließende Vertiefung im Bereich der Optimierung bewährt. Der Umfang entspricht zwei zweistündigen oder einer vierstündigen Vorlesung, wobei etwa in gleichem Umfang sowohl unrestringierte Optimierungsprobleme als auch Optimierungsprobleme mit Nebenbedingungen behandelt werden. Im Teil über die unrestringierte Optimierung werden sowohl Trust-Region- als auch Liniensuch-Methoden zur Globalisierung behandelt. Für letztere wird ein ebenso leistungsfähiges wie intuitives Konzept der zulässigen Suchrichtungen und Schrittweiten entwickelt. Die schnelle lokale Konvergenz Newton-artiger Verfahren und ihre Globalisierung sind weitere wichtige Themengebiete. Das Kapitel über restringierte Optimierung entwickelt notwendige und hinreichende Optimalitätsbedingungen und geht auf wichtige numerische Verfahren, insbesondere Sequential Quadratic Programming, Penalty- und Barriereverfahren ein. Der Bezug von Barriereverfahren zu den aktuell intensiv untersuchten Innere-Punkte-Verfahren wird ebenfalls hergestellt.

Mathematical Reviews

Mathematical Reviews PDF Book Detail:
Author:
Publisher:
ISBN:
Size: 38.40 MB
Format: PDF
Category : Mathematics
Languages : en
Pages :
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