Task-oriented machine learning surrogates for tipping points of agent-based models
Abstract We present a machine learning framework bridging manifold learning, neural networks, Gaussian processes, and Equation-Free multiscale approach, for the construction of different types of effective reduced order models from detailed agent-based simulators and the systematic multiscale numeri...
Đã lưu trong:
| Những tác giả chính: | , , , , , , |
|---|---|
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
Nature Portfolio
2024-05-01
|
| Loạt: | Nature Communications |
| Truy cập trực tuyến: | https://doi.org/10.1038/s41467-024-48024-7 |
| Các nhãn: |
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|