基于经验 Gramian 的模型降阶算法比较
最优化与控制
2020-02-28 v1 数值分析
系统与控制
系统与控制
数值分析
摘要
在这项工作中，针对热块模型降阶基准的若干变体，通过十种误差度量：近似 Lebesgue 、、、、Hardy 、、Hankel、Hilbert-Schmidt-Hankel、修正诱导原始范数和修正诱导对偶范数，比较了经验 Gramian 降阶方法：经验穷人的截断平衡实现、经验近似平衡、经验主导子空间、经验平衡截断和经验平衡增益的非参数与两种参数变体。该比较通过一种称为 MORscore 的模型可降阶性新元度量来进行。
引用
@article{arxiv.2002.12226,
title = {Comparing (Empirical-Gramian-Based) Model Order Reduction Algorithms},
author = {Christian Himpe},
journal= {arXiv preprint arXiv:2002.12226},
year = {2020}
}