h1

h2

h3

h4

h5
h6

SFB 1481 B01

Nichtlineare reduzierte Modellierung für Zustands- und Parameter-Schätzung (B01)

CoordinatorProfessor Dr. Markus Bachmayr ; Professor Dr. Wolfgang Dahmen
Grant period2022 -
Funding bodyDeutsche Forschungsgemeinschaft
 DFG
IdentifierG:(GEPRIS)504290214

SFB 1481: Sparsity und singuläre Strukturen

Note: Das Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung nichtlinearer reduzierter Modelle für parameterabhängige Familien partieller Differentialgleichungen. Wir kombinieren Konzepte des maschinellen Lernens, einschließlich tiefer neuronaler Netze, mit stabilen Variationsformulierungen, um eine rigorose Quantifizierung der Genauigkeit für ein breites Spektrum von Problemklassen zu gewährleisten. Primäre Forschungsthemen sind Zustands- und Parameterschätzung sowie die Identifikation und Analyse geeigneter Begriffe von Sparsity, die auf die Frage abzielen, wann der Einsatz neuronaler Netze es erlaubt, den Fluch der Dimension zu vermeiden.
   

Recent Publications

All known publications ...
Download: BibTeX | EndNote XML,  Text | RIS | 

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Preprint  ;  ;
Adaptive stochastic Galerkin finite element methods: Optimality and non-affine coefficients
30 Seiten () [10.48550/arXiv.2503.18704]  GO OpenAccess   Download fulltextFulltext by arXiv.org BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

http://join2-wiki.gsi.de/foswiki/pub/Main/Artwork/join2_logo100x88.png Preprint  ;  ;
Variationally Correct Neural Residual Regression for Parametric PDEs: On the Viability of Controlled Accuracy
37 Seiten () [10.48550/ARXIV.2405.20065]  GO OpenAccess   Download fulltextFulltext by arXiv.org BibTeX | EndNote: XML, Text | RIS

All known publications ...
Download: BibTeX | EndNote XML,  Text | RIS | 


 Record created 2023-01-06, last modified 2023-01-24



Rate this document:

Rate this document:
1
2
3
 
(Not yet reviewed)