@第{CiCP-25-508条，作者={}，title={不确定群平均场模型的基于粒子的gPC方法}，journal={计算物理中的通信}，年份＝{2018}，体积={25}，数字={2}，pages＝{508-531}，抽象={在这项工作中，我们着重于近似的数值格式的构造保持非负性的随机平均场方程解决方案。这里开发的方法利用了平均场蒙特卡罗物理变量与广义多项式混沌（gPC）相结合的方法在随机空间中展开。与随机Galerkin的直接应用相反所提出的方法具有很高的准确性，但会导致积极性的丧失这些方案能够在随机空间中实现高精度，而不会丢失解的非负性。这些方案在平均场模型中的若干应用集体行为的报告。
},issn={1991-7120}，doi={https://doi.org/10.4208/cicp.OA-2017-0244},url={http://global-sci.org/intro/article_detail/cicp/12761.html}}
TY-JOUR公司不确定群聚平均场模型的T1-基于粒子的gPC方法JO-计算物理通信VL-2级SP-508型EP-5312018年上半年DA-2018年10月序号-25做-http://doi.org/10.4208/cicp.OA-2017-0244UR-（欧元）https://global-sci.org/intro/article_detail/cicp/12761.htmlKW-不确定性量化、随机Galerkin、平均场方程、群集动力学。AB公司-在这项工作中，我们着重于近似的数值格式的构造保持非负性的随机平均场方程解决方案。这里开发的方法利用了平均场蒙特卡罗物理变量与广义多项式混沌（gPC）相结合的方法在随机空间中展开。与随机Galerkin的直接应用相反方法是高度准确的，但会导致阳性率的丧失这些方案能够在随机空间中实现高精度，而不会丢失解的非负性。方案在平均场模型中的若干应用集体行为的报告。
何塞·安东尼奥·卡里略（JoséAntonio Carrillo）、洛伦佐·帕雷西（Lorenzo Pareschi）和马蒂亚·扎内拉（Mattia Zanella）。(2020). 不确定群聚平均场模型的基于粒子的gPC方法。计算物理学中的通信.25(2).508-531.doi:10.4208/cicp。OA-2017-0244
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