Đang tải...
Bayesian Uncertainty Quantification with Multi-Fidelity Data and Gaussian Processes for Impedance Cardiography of Aortic Dissection
In 2000, Kennedy and O’Hagan proposed a model for uncertainty quantification that combines data of several levels of sophistication, fidelity, quality, or accuracy, e.g., a coarse and a fine mesh in finite-element simulations. They assumed each level to be describable by a Gaussian process, and used...
Đã lưu trong:
| Xuất bản năm: | Entropy (Basel) |
|---|---|
| Những tác giả chính: | , , , , , |
| Định dạng: | Artigo |
| Ngôn ngữ: | Inglês |
| Được phát hành: |
MDPI
2019
|
| Những chủ đề: | |
| Truy cập trực tuyến: | https://ncbi.nlm.nih.gov/pmc/articles/PMC7516489/ https://ncbi.nlm.nih.gov/pubmed/33285833 https://ncbi.nlm.nih.govhttp://dx.doi.org/10.3390/e22010058 |
| Các nhãn: |
Thêm thẻ
Không có thẻ, Là người đầu tiên thẻ bản ghi này!
|