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A Comprehensive Deep Learning-Based Approach to Reduced Order Modeling of Nonlinear Time-Dependent Parametrized PDEs

机译：基于深度学习的基于深度学习的方法来减少非线性时间依赖参数化PDE的顺序建模

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Stefania Fresca; Luca Dede’; Andrea Manzoni;
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年度 2021
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1. A Comprehensive Deep Learning-Based Approach to Reduced Order Modeling of Nonlinear Time-Dependent Parametrized PDEs [J] . Fresca Stefania, Dede Luca, Manzoni Andrea Journal of Scientific Computing . 2021,第2期

机译：基于深度学习的基于深度学习的方法来减少非线性时间依赖参数化PDE的顺序建模
2. Reduced order modeling for parameterized time-dependent PDEs using spatially and memory aware deep learning [J] . Mucke Nikolaj T., Bohte Sander M., Oosterlee Cornelis W. Journal of computational science . 2021,第Jula期

机译：使用空间和记忆感知深度学习减少参数化时间依赖PDE的顺序建模
3. An LP empirical quadrature procedure for reduced basis treatment of parametrized nonlinear PDEs [J] . Yano Masayuki, Patera Anthony T. Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering . 2019,第FEBa1期

机译：用于参数化非线性PDE的减基处理的LP经验正交程序
4. A deep learning-based approach to robust nonlinear model predictive control [C] . Sergio Lucia, Benjamin Karg IFAC Conference on Nonlinear Model Predictive Control . 2019

机译：基于深度学习的鲁棒非线性模型预测控制方法
5. Goal-Oriented Model Reduction for Time-Dependent Nonlinear Parametrized Partial Differential Equations [D] . Sleeman, Michael Kenneth Elliott. 2020

机译：时间依赖性非线性参数化部分微分方程的面向目标的模型减少
6. Deep learning-based reduced order models in cardiac electrophysiology [O] . Stefania Fresca, Andrea Manzoni, Luca Dedè, 2020

机译：基于深度学习的心脏电生理学阶数模型
7. A reduced basis approach for PDEs on parametrized geometries based on the shifted boundary finite element method and application to a Stokes flow [O] . Efthymios N. Karatzas, Giovanni Stabile, Leo Nouveau, 2019

机译：基于移位边界有限元方法的参数化几何形状的PDE减少的基础方法及其对斯托克斯流的应用

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