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Stochastic reduced order models for inverse problems under uncertainty

This work presents a novel methodology for solving inverse problems under uncertainty using stochastic reduced order models (SROMs). Given statistical information about an observed state variable in a system, unknown parameters are estimated probabilistically through the solution of a model-constrai...

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Detalhes bibliográficos
Publicado no:Comput Methods Appl Mech Eng
Main Authors: Warner, James E., Aquino, Wilkins, Grigoriu, Mircea D.
Formato: Artigo
Idioma:Inglês
Publicado em: 2015
Assuntos:
Acesso em linha:https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC4281272/
https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/25558115
https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.1016/j.cma.2014.11.021
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