Greedy Sampling Using Nonlinear Optimization
Greedy Sampling Using Nonlinear Optimization
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使用非线性优化的贪婪采样
DOI：
10.1007/978-3-319-02090-7_5
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发表时间：
2012
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Oliver Zeeb
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Karsten Urban;Stefan Volkwein;Oliver Zeeb
我们考虑离线阶段的缩减基数生成。作为基于参数集训练子集后验误差估计的标准贪婪训练方法的替代方法，我们考虑了一种结合了贪婪方法的非线性优化方法。我们定义了一个在给定的约化空间上选择新参数值的优化问题。然后，以贪婪的方式使用该新参数来确定相应的快照并更新缩减的基数。我们证明了这个非线性优化问题的适定性，并得到了一阶和二阶最优性条件。给出了与标准贪婪训练方法的数值比较。
We consider the reduced basis generation in the offline stage. As an alternative for standard Greedy-training methods based upon a-posteriori error estimates on a training subset of the parameter set, we consider a nonlinear optimization combined with a Greedy method. We define an optimization problem for selecting a new parameter value on a given reduced space. This new parameter is then used -in a Greedy fashion- to determine the corresponding snapshot and to update the reduced basis. We show the well-posedness of this nonlinear optimization problem and derive first- and second-order optimality conditions. Numerical comparisons with the standard Greedy-training method are shown.
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DOI：
10.1007/978-3-642-20671-9_39
发表时间：
2011
期刊：
影响因子：
--
作者：
Drohmann M;Haasdonk B;Ohlberger M.
通讯作者：
Ohlberger M.
DOI：
10.1007/978-1-4020-3286-8
发表时间：
2005
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--
影响因子：
--
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通讯作者：
V. Giessen;A. Needleman
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3.1
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Y. Maday;B. Stamm
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B. Stamm
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DOI：
--
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S. Volkwein