turkmath.org

Türkiye'deki Matematiksel Etkinlikler


12 Ocak 2021, 15:30


Orta Doğu Teknik Üniversitesi Uygulamalı Matematik Enstitüsü Seminerleri

Correcting Coarse Numerical Models Using Artificial Neural Networks

Ramon Codina
Universitat Politècnica de Catalunya, İspanya

When approximating numerically a mathematical model one often faces the need for many solves. This happens for example in optimisation, or when solutions need to be given depending on a parameter. In these situations, fine approximations are not affordable for all cases, but perhaps just a few, and coarse approximations need to be employed in most simulations. The idea of the methodology to be presented is to improve coarse solutions from the knowledge of fine solutions. This is in general convenient, and in some cases even necessary. Examples of the latter are those in which the coarse solution is unstable, or fails to satisfy basic physical principles (for example, equilibrium). What we propose in this talk is to introduce a correction of the coarse model, depending on the coarse solution, designed to obtain a coarse solution as close as possible to the (projection of the) fine solution for the situations (that we call configurations) in which the fine solution is known. This corrective term is designed using an Artificial Neural Network, having as training set the collection of fine solutions for the configurations in which these are available. We have applied this concept to different problems: a) In Reduced Order Modelling (ROM), where the coarse model is built from a reduced basis and the training set are the collection of snapshots of departure, b) In the coarsening of finite element meshes in space, in which a fine solution is known in a fine mesh but then this mesh is coarsened to continue the simulation, c) In increasing the time step size in transient problem, in particular in wave propagation. Nevertheless, many other applications can be devised for the general concept proposed.


NOT: https://zoom.us/j/98408006920?pwd=eHQ2YzNMakxFamhDL1k1eDRTTURIQT09, Zoom Meeting ID: 984 0800 6920 Passcode: 724032

Nümerik Analiz İngilizce
Zoom
İlgili Web Bağlantısı

admin 07.01.2021

Yaklaşan Seminerler Seminer Arşivi
 

İLETİŞİM

Akademik biriminizin ya da çalışma grubunuzun ülkemizde gerçekleşen etkinliklerini, ilan etmek istediğiniz burs, ödül, akademik iş imkanlarını veya konuk ettiğiniz matematikçileri basit bir veri girişi ile kolayca turkmath.org sitesinde ücretsiz duyurabilirsiniz. Sisteme giriş yapmak için gerekli bilgileri almak ya da görüş ve önerilerinizi bildirmek için iletişime geçmekten çekinmeyiniz. Katkı verenler listesi için tıklayınız.

Özkan Değer ozkandeger@gmail.com

DESTEK VERENLER

ja2019

31. Journees Arithmetiques Konferansı Organizasyon Komitesi

Web sitesinin masraflarının karşılanması ve hizmetine devam edebilmesi için siz de bağış yapmak, sponsor olmak veya reklam vermek için lütfen iletişime geçiniz.

ONLİNE ZİYARETÇİLER


©2013-2020 turkmath.org
Tüm hakları saklıdır