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Scalable Algorithms for Uncertainty Quantification and Bayesian Inference with Applications to Computational Mechanics
不确定性量化和贝叶斯推理的可扩展算法及其在计算力学中的应用
基本信息
- 批准号：RGPIN-2017-06375
- 负责人：
- 金额：$ 2.04万
- 依托单位：
- 依托单位国家：加拿大
- 项目类别：Discovery Grants Program - Individual
- 财政年份：2021
- 资助国家：加拿大
- 起止时间：2021-01-01 至 2022-12-31
- 项目状态：已结题
- 来源：
- 关键词：
项目摘要
Bayesian Inference; Bayesian Model Selection; Ensemble Kalman Filtering; Flutter; High Performance Computing; Nonlinear Dynamics; Parallel Computing; Particle Filtering; Structural Dynamics; Uncertainty Quantification
贝叶斯推理；贝叶斯模型选择；集成卡尔曼滤波；颤振；高性能计算；非线性动力学；并行计算；粒子滤波；结构动力学；不确定性量化
项目成果
期刊论文数量（0）
专著数量（0）
科研奖励数量（0）
会议论文数量（0）
专利数量（0）
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