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【2h】

Efficient Reduced Models and A-Posteriori Error Estimation for Parametrized Dynamical Systems by Offline/Online Decomposition

机译：离线/在线分解参数化动力系统的有效简化模型和a-后验误差估计

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B. Haasdonk, M. Ohlberger;
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年度 2009
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1. Efficient reduced models and a posteriori error estimation for parametrized dynamical systems by offline/online decomposition [J] . Bernard Haasdonk, Mario Ohlberger Mathematical and Computer Modelling of Dynamical Systems . 2011,第1a3期

机译：通过离线/在线分解对参数化动力系统进行有效的简化模型和后验误差估计
2. Efficient a-posteriori error estimation for nonlinear kernel-based reduced systems [J] . Wirtz D., Haasdonk B. Systems and Control Letters . 2012,第1期

机译：基于非线性核的精简系统的高效后验误差估计
3. Error estimation for reduced-order models of dynamical systems [J] . Homescu C, Petzold LR, Serban R SIAM Review . 2007,第2期

机译：动态系统降阶模型的误差估计
4. Online Reduced Basis Construction Procedure for Model Reduction of Parametrized Evolution Systems [C] . Markus Dihlmann, Sven Kaulmann, Bernard Haasdonk Vienna International Conference on Mathematical Modelling . 2013

机译：在线减少基础施工过程，用于参数化进化系统的模型减少
5. Estimation and Adaptive Online Correction of Systematic Errors in The Global Forecast System (GFS) Using Analysis Increments [D] . Bhargava, Kriti. 2019

机译：使用分析增量估算和自适应在线校正全球预测系统（GFS）系统错误的在线校正
6. Modeling of RNA-seq fragment sequence bias reduces systematic errors in transcript abundance estimation [O] . Michael I. Love, John B. Hogenesch, Rafael A. Irizarry -1

机译：RNA-seq片段序列偏倚的建模可减少转录本丰度估算中的系统误差
7. A-posteriori error estimation for DEIM reduced nonlinear dynamical systems [O] . D. Wirtz, D. C. Sorensen, B. Haasdonk 2012

机译：DEIm的后验误差估计减少了非线性动力系统
8. Error Estimation for Reduced Order Models of Dynamical Systems [R] . Homescu, C., Petzold, L. R., Serban, R. 2003

机译：动力系统降阶模型的误差估计

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