皮莫尔

pyMOR-使用Python进行模型降阶。pyMOR是明斯特大学开发的一个软件库,用于使用Python编程语言构建模型降阶应用程序。它的主要内容是将约化基方法应用于参数化偏微分方程。pyMOR中的所有算法都以抽象接口的形式表示,以便与外部高维PDE解算器无缝集成。此外,还提供了使用NumPy/SciPy科学计算堆栈的有限元和有限体积离散化的纯Python实现,以便快速入门。


zbMATH中的参考文献(参考文献21条,1标准件)

显示第1到第20个结果,共21个。
按年份排序(引用)
  1. 加夫里连科,帕维尔;哈斯顿克,伯纳德;伊利耶夫,奥列格;奥伯格,马里奥;辛德勒,费利克斯;托卡利耶夫,帕维尔;提贤温泽尔;Youssef,Maha:有效预测反应流的全阶、降阶和机器学习模型管道(2022)
  2. 本纳,彼得;科勒,马丁;Saak,Jens:矩阵方程,稀疏解算器:\texttm-M.E.S.S.-2.0.1——(参数化)模型降阶的原理、特点和应用(2021)
  3. Haasdonk,Bernard:MOR软件(2021)
  4. 卡班,帕维尔;Pánek,大卫;塔马斯奥罗兹;彼得罗索娃,依维塔;Doležel,Ivo:基于有限元的稳健设计优化与Agros和Ārtap(2021)
  5. 凯尔,蒂姆;梅切利,卢卡;奥伯格,马里奥;辛德勒,费利克斯;Volkwein,Stefan:PDE约束参数优化的自适应信赖域缩减基逼近的非协调对偶方法(2021)
  6. 姆利纳里奇,佩塔;欢呼吧,斯蒂芬;Saak,Jens:使用pyMOR的参数化模型降阶(2021)
  7. 艾哈迈德,夏迪E。;San、Omer;拉希德,阿迪尔;Iliescu,Traian:混合提升降阶模型的长短期记忆嵌入(2020)
  8. 冈兹伯格,M。;伊利埃斯库,T。;Mohebujjaman,M。;Schneier,M.:含时Navier-Stokes方程的演化滤波器松弛稳定化降阶随机配置方法(2019)
  9. 莱伦菲尔德,克里斯托夫;Rave,Stephan:自由边界渗透细胞膨胀问题的质量守恒降阶模型(2019)
  10. 布尔,安德烈亚斯;Smetana,Kathrin:随机局部模型降阶(2018)
  11. 迪奥米,G。;Müller,S.:模拟扩展粗糙表面可压缩流的两步模型降阶方法(2018)
  12. 他是基督徒;莱布纳,托比亚斯;Rave,Stephan:层次近似真正交分解(2018)
  13. 罗姆,迈克尔;Müller,Siegfried:均匀化雷诺方程应用于纹理表面的简化基方法(2018)
  14. 布尔,安德烈亚斯;恩格尔,基督徒;奥伯格,马里奥;Rave,Stephan:ArbiLoMod:电动力学随机训练的局部解空间(2017)
  15. 布尔,安德烈亚斯;恩格尔,基督徒;奥伯格,马里奥;Rave,Stephan:ArbiLoMod,为任意局部修改设计的模拟技术(2017)
  16. 奥伯格,马里奥;Rave,Stephan:具有解析电极几何结构的非线性有限体积电池模型的局部约化基近似(2017)
  17. 牛奶,勒内;欢呼吧,斯蒂芬;Schindler,Felix:PyMOR——用于模型降阶的通用算法和接口(2016)
  18. 奥伯格,马里奥;欢呼吧,斯蒂芬;辛德勒,费利克斯:多尺度锂离子电池模拟的模型简化(2016)
  19. 夸托尼,阿尔菲奥;曼佐尼,安德里亚;Negri,Federico:偏微分方程的约化基方法。简介(2016)
  20. Tobias Leibner,Rene Milk,Felix Schindler:延伸沙丘:沙丘xt模块(2016)阿尔十四