Învățarea automată, aproximările de rang scăzut și modelarea de ordin redus în mecanica computațională

Titlul original:

Machine Learning, Low-Rank Approximations and Reduced Order Modeling in Computational Mechanics

Conținutul cărții:

Utilizarea învățării automate în mecanică este în plină expansiune. Algoritmii inspirați de evoluțiile din domeniul inteligenței artificiale acoperă astăzi domenii de aplicare din ce în ce mai variate.

Această carte ilustrează rezultatele recente privind cuplarea învățării automate cu mecanica computațională, în special pentru construirea de modele surogat sau de modele de ordin redus. Articolele cuprinse în această compilație au fost prezentate la Colocviul EUROMECH 597, " Reduced Order Modeling in Mechanics of Materials, care a avut loc la Bad Herrenalb, Germania, între 28 și 31 august 2018. În această carte, rețelele neuronale artificiale sunt cuplate la modele bazate pe fizică.

Formatul tensorial al datelor de simulare este exploatat în modelele surogat sau pentru reducerea datelor. Diverse modele de ordin redus sunt propuse prin strategii de învățare automată aplicate datelor de simulare.

Deoarece modelele de ordin redus au erori de aproximare specifice, în această carte sunt propuse și estimatoare de erori. Exemplele numerice propuse sunt foarte apropiate de problemele inginerești.

Cititorul va considera această carte ca fiind o referință utilă în identificarea progreselor în învățarea automată și în modelarea de ordin redus pentru mecanica computațională.