深度核模型在认证自适应 RB-ML-ROM 代理建模中的应用
数值分析
2023-03-01 v1 数值分析
摘要
在降基方法框架下,我们近期引入了一种新的认证分层自适应代理模型,可用于由参数化偏微分方程支配的输入-输出映射的高效逼近。该自适应方法结合了全阶模型、降阶模型与机器学习模型。在本工作中,我们通过为机器学习部分采用新颖的核模型来扩展该方法,特别是结构化深度核网络与双层核模型。我们展示了这些增强核模型在 RB-ML-ROM 代理建模链中的可用性,并在数值实验中凸显其优势。
引用
@article{arxiv.2302.14526,
title = {Application of Deep Kernel Models for Certified and Adaptive RB-ML-ROM Surrogate Modeling},
author = {Tizian Wenzel and Bernard Haasdonk and Hendrik Kleikamp and Mario Ohlberger and Felix Schindler},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.14526},
year = {2023}
}