ورود به حساب

نام کاربری گذرواژه

گذرواژه را فراموش کردید؟ کلیک کنید

حساب کاربری ندارید؟ ساخت حساب

ساخت حساب کاربری

نام نام کاربری ایمیل شماره موبایل گذرواژه

برای ارتباط با ما می توانید از طریق شماره موبایل زیر از طریق تماس و پیامک با ما در ارتباط باشید


09117307688
09117179751

در صورت عدم پاسخ گویی از طریق پیامک با پشتیبان در ارتباط باشید

دسترسی نامحدود

برای کاربرانی که ثبت نام کرده اند

ضمانت بازگشت وجه

درصورت عدم همخوانی توضیحات با کتاب

پشتیبانی

از ساعت 7 صبح تا 10 شب

دانلود کتاب Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014

دانلود کتاب شبکه و برنامه های کاربردی پراکنده - اشتوتگارت 2014

Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014

مشخصات کتاب

Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014

ویرایش: 1 
نویسندگان:   
سری: Lecture Notes in Computational Science and Engineering 109 
ISBN (شابک) : 9783319282602, 9783319282626 
ناشر: Springer International Publishing 
سال نشر: 2016 
تعداد صفحات: 348 
زبان: English 
فرمت فایل : PDF (درصورت درخواست کاربر به PDF، EPUB یا AZW3 تبدیل می شود) 
حجم فایل: 10 مگابایت 

قیمت کتاب (تومان) : 51,000



کلمات کلیدی مربوط به کتاب شبکه و برنامه های کاربردی پراکنده - اشتوتگارت 2014: علوم و مهندسی محاسبات، تحلیل الگوریتم و پیچیدگی مسئله



ثبت امتیاز به این کتاب

میانگین امتیاز به این کتاب :
       تعداد امتیاز دهندگان : 15


در صورت تبدیل فایل کتاب Sparse Grids and Applications - Stuttgart 2014 به فرمت های PDF، EPUB، AZW3، MOBI و یا DJVU می توانید به پشتیبان اطلاع دهید تا فایل مورد نظر را تبدیل نمایند.

توجه داشته باشید کتاب شبکه و برنامه های کاربردی پراکنده - اشتوتگارت 2014 نسخه زبان اصلی می باشد و کتاب ترجمه شده به فارسی نمی باشد. وبسایت اینترنشنال لایبرری ارائه دهنده کتاب های زبان اصلی می باشد و هیچ گونه کتاب ترجمه شده یا نوشته شده به فارسی را ارائه نمی دهد.


توضیحاتی در مورد کتاب شبکه و برنامه های کاربردی پراکنده - اشتوتگارت 2014



این جلد از LNCSE مجموعه ای از مقالات حاصل از مجموعه مقالات سومین کارگاه در مورد شبکه های پراکنده و برنامه های کاربردی است. شبکه های پراکنده یک رویکرد محبوب برای درمان عددی مسائل با ابعاد بالا هستند. در جایی که طرح‌های گسسته‌سازی عددی کلاسیک در بیش از سه یا چهار بعد شکست می‌خورند، شبکه‌های پراکنده، در قالب‌های مختلف خود، اغلب روش انتخابی هستند، چه از نظر فضایی در مبنای سلسله مراتبی و چه از طریق تکنیک ترکیبی تطبیقی ​​بعدی. با نشان دادن بار دیگر اهمیت این طرح گسسته سازی عددی، مقالات منتخب پیشرفت های اخیر را در مورد تحلیل عددی شبکه های پراکنده و همچنین ساختارهای داده کارآمد ارائه می کنند. این کتاب همچنین طیف وسیعی از کاربردها، از جمله کمی سازی عدم قطعیت و فیزیک پلاسما را مورد بحث قرار می دهد.


توضیحاتی درمورد کتاب به خارجی

This volume of LNCSE is a collection of the papers from the proceedings of the third workshop on sparse grids and applications. Sparse grids are a popular approach for the numerical treatment of high-dimensional problems. Where classical numerical discretization schemes fail in more than three or four dimensions, sparse grids, in their different guises, are frequently the method of choice, be it spatially adaptive in the hierarchical basis or via the dimensionally adaptive combination technique. Demonstrating once again the importance of this numerical discretization scheme, the selected articles present recent advances on the numerical analysis of sparse grids as well as efficient data structures. The book also discusses a range of applications, including uncertainty quantification and plasma physics.



فهرست مطالب

Preface......Page 6
Contents......Page 8
1 Introduction......Page 10
2.1 Formulation of Bayesian Inversion......Page 12
2.2 Parametric Operator Equations......Page 14
3.1 Adaptive Univariate Approximation......Page 16
3.2 Adaptive Sparse Grid Approximation......Page 18
4 Model Order Reduction......Page 19
4.2 Reduced Basis Approximation......Page 20
4.2.1 Reduced Basis Construction......Page 21
4.2.2 A-Posteriori Error Estimator......Page 22
4.2.3 Offline-Online Computation......Page 23
4.3 Empirical Interpolation Method (EIM)......Page 26
4.4 Adaptive aSG-EIM-RB Algorithm......Page 27
5 Numerical Experiments......Page 29
6 Conclusion......Page 34
References......Page 35
1 Introduction......Page 37
2 Problem Formulation......Page 39
3.2 Sparse Grids......Page 40
3.3 Sparse Grid Density Estimation Method......Page 42
3.5 Moment Estimation......Page 44
3.6 The Sparse Grid Data-Driven UQ Forward Pipeline......Page 46
4 Numerical Examples......Page 47
4.1 Analytic Example......Page 48
4.2 Multivariate Stochastic Application......Page 50
4.2.1 Stochastic Formulation......Page 51
4.2.2 Results......Page 52
References......Page 55
1 Introduction......Page 58
2 Preliminaries......Page 60
3 Shape Sensitivity Analysis......Page 64
4 Approximation of Mean and Covariance......Page 66
5 Discretization of Tensor Product Dirichlet Problems......Page 68
6 Sparse Second Moment Analysis......Page 72
7 Numerical Implementation......Page 77
8.1 An Analytical Example......Page 79
8.2 The Poisson Equation on the Random Unit Disc......Page 81
References......Page 82
1 Introduction......Page 85
2 Background......Page 86
3.1 Hierarchical Projections......Page 89
3.2 Characterisation of Combination Coefficients......Page 92
3.3 Error Formula for Adaptive Sparse Grids......Page 95
4.1 Multivariate Extrapolation......Page 99
4.2 Extrapolation Within Adaptive Sparse Grids......Page 102
References......Page 108
A Cache-Optimal Alternative to the Unidirectional Hierarchization Algorithm......Page 109
1 Introduction......Page 110
2 Related Work......Page 113
3 Sparse Grid Definitions and the Unidirectional Hierarchization Algorithm......Page 114
4 Divide and Conquer Hierarchization......Page 117
4.1 Correctness......Page 119
4.2 Complexity Analysis......Page 122
4.3 Hybrid Algorithms......Page 124
5 Experimental Evaluation......Page 126
5.1 Setup and Systems......Page 127
5.2.2 Recursive Algorithm......Page 128
5.3 Parameter Study and Heuristics......Page 129
5.3.3 Data and Results for Parameter Study......Page 130
5.4 Strong Scaling......Page 132
5.6 Speedup over Unidirectional ICCS Code......Page 133
5.8 GENE......Page 134
6 Conclusions......Page 135
References......Page 136
1 Introduction......Page 139
2 Theoretical Background......Page 141
2.1 Classification by Regression......Page 143
2.2 Adaptive Sparse Grids for Regression......Page 144
2.3 Averaged Stochastic Gradient Descent......Page 148
2.4 Sparse Grid Refinement as an Optimisation Problem......Page 151
2.5 Spatially-Dimension-Adaptive Refinement......Page 159
2.6 Spatially-Dimension-Adaptive Online Learning......Page 160
References......Page 166
1 Introduction......Page 169
2.1 Some Linear Analysis of the Solution to the Vlasov–Poisson Equation......Page 171
2.2 A Semi-Lagrangian Vlasov Solver......Page 174
3 The Sparse Grid Method......Page 175
4.1 Representation on a Sparse Grid......Page 178
4.3 Integration Over Velocity Coordinates......Page 180
5.1 Mixed Nodal-Hierarchical Representation......Page 181
5.2 Constant Displacement......Page 183
5.3 Interpolation with Coefficients Constant Along Some Dimensions......Page 184
5.4 Mixed Interpolation......Page 185
5.5 Parallelization......Page 186
6 Multiplicative δf Method......Page 187
7 A Note on Stability and Conservation Properties......Page 188
8 Numerical Results......Page 189
8.1 Comparison of Full Grid, SGxSGv, and SGxv......Page 190
8.3 Effects of the Multiplicative δf Method......Page 191
8.4 The Two Stream Instability: Effects of Instabilities......Page 193
References......Page 195
1 Introduction......Page 197
2 Sparse Grid Approximation of Multivariate Functions......Page 200
3 On the Choice of I(w)......Page 203
3.1 Quasi-Optimal Sparse Grids......Page 204
3.2 An Extended Adaptive Sparse Grid Algorithm......Page 206
4 Darcy Problem......Page 209
4.1 Dimension-Adaptive Sparse Grid Algorithm......Page 212
4.2 Monte Carlo Method with Control Variate (MCCV)......Page 214
5 Numerical Results......Page 217
5.1 Smooth Case: ν=2.5......Page 218
5.2 Rough Case: ν=0.5......Page 222
6 Conclusions......Page 224
References......Page 225
1 Introduction......Page 227
2.1 Sparse Grids......Page 229
2.2 Regression on Sparse Grids......Page 230
2.3 Closely Related Problems......Page 231
3 Relationship to Previous Approaches......Page 232
4 The Subspace-Based Approach......Page 233
4.1 A Subspace-Based Algorithm for Regular Sparse Grids......Page 234
4.2 Towards Spatially Adaptive Sparse Grids......Page 236
4.3 The Operator v\' := B v......Page 237
5.1 Subspace-Skipping......Page 238
5.2 Data Point Blocking to Improve Cache-Efficiency......Page 239
5.4 Vectorization......Page 241
5.5 Representation in Memory......Page 242
6.1 Data Sets and Experimental Setup......Page 243
6.2 The Performance of the Basic Subspace-Based Approach......Page 245
6.4 Important Improvements in Detail......Page 247
6.4.2 Data Point Blocking......Page 248
6.5 Evaluating the Memory Usage......Page 249
7 Conclusions......Page 250
References......Page 251
1 Introduction......Page 253
2 Stochastic Design Optimization......Page 255
3 Adaptive-Sparse Polynomial Dimensional Decomposition Method......Page 256
3.1 Adaptive-Sparse PDD Approximation......Page 258
3.2.1 Statistical Moments......Page 260
3.3 Design Sensitivity Analysis......Page 261
3.3.2 Sensitivity of Statistical Moments......Page 262
3.3.3 Sensitivity of Failure Probability......Page 263
4 Numerical Examples......Page 264
4.1 Example 1: Mathematical Functions......Page 265
4.2 Example 2: Shape Optimization of a Jet Engine Bracket......Page 266
5 Conclusion......Page 269
References......Page 270
1 Introduction......Page 271
2.1 One Electron Case......Page 273
2.1.2 Basis Functions......Page 274
2.2 N-Electron Case......Page 276
2.2.1 Galerkin Formulation......Page 277
2.2.2 Full Grid and Sparse Grid......Page 278
3.1 Antisymmetrizer and Slater Determinant......Page 279
3.2 Antisymmetric Inner Product and Löwdin\'s Rule......Page 280
4 Numerical Results......Page 283
5 Concluding Remarks......Page 293
References......Page 294
A Sparse Grid Method for Bayesian Uncertainty Quantification with Application to Large Eddy Simulation Turbulence Models......Page 296
1 Introduction......Page 297
2.1 Bayesian Inference......Page 299
2.2 Adaptive Hierarchical Sparse Grid Methods for Construction of the Surrogate PPDF......Page 301
2.2.1 Adaptive Sparse Grid Interpolation......Page 302
2.2.2 Algorithm for Constructing the Surrogate PPDF......Page 304
3.1 Parametric Uncertainty of Smagorinsky Model......Page 305
3.2 Sub-critical Flow Around a Circular Cylinder......Page 306
3.3 The Prior PDF and Calibration Data......Page 308
3.4 Results and Discussions......Page 310
4 Conclusion and Future Works......Page 315
References......Page 316
1 Introduction......Page 319
2 B-Splines on Sparse Grids......Page 320
2.1 Cardinal B-Splines......Page 321
2.3 Linear Independence of Hierarchical B-Splines......Page 322
2.4 Modified and Multivariate Hierarchical B-Splines......Page 325
3 Adaptive Grid Generation......Page 327
4 Implementation......Page 328
4.1 Hierarchization......Page 329
4.2 Global Optimization......Page 330
5.1 Test Functions......Page 331
5.2 Model of a DC Motor......Page 334
5.3 Shape Optimization with Homogenization......Page 335
6 Conclusion......Page 338
References......Page 339




نظرات کاربران