SGeMS公司

斯坦福地质统计学建模软件(SGeMS)。一种新的地质统计学建模工具。S-GeMS(斯坦福地质统计学建模软件)是一种新的跨平台的地质统计学软件。利用C++地质统计模板库(GsTL)的灵活性,它提供了更常见的地质统计学算法,如一个或多个变量的kriging、序列和多点模拟。该软件的开发有两个目标:一是合理的综合性和用户友好性,二是作为一个开发平台,可以方便地集成新算法。在非结构化网格系统中添加新的GeMS/GeMS等非结构化网格系统,可以在其中添加新的GeMS/GeMS算法。S-GeMS源代码提供给每个人使用和修改。它可以自由复制和重新分发。


zbMATH中的参考文献(参考 59篇文章 引用,1标准件)

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按年份排序(引用)
  1. Claudia Cappello,Sandra De Iaco,Donato Posa:用于选择一类时空协方差函数的R包(2020)不是zbMATH
  2. Jahandideh,Atefeh;Jafarpour,Behnam:针对地质、开发和运营不确定性的闭环随机油田优化(2020)
  3. Kostakis,Filipos;Mallison,Bradley T.;Durlofsky,Louis J.:多目标不确定性量化框架(2020)
  4. 麦金利,詹妮弗M.(编辑);阿特金森,彼得M.(编辑):关于地质统计学在数据科学时代的重要性的特刊(2020)
  5. Rasera,Luiz Gustavo;Gravey,Mathieu;Lane,Stuart N.;Mariethoz,Gregoire:使用多点统计模拟进行趋势缩小图像:数字高程模型的应用(2020年)
  6. 唐孟;刘益民;杜洛夫斯基,路易斯J.:基于深度学习的动态地下水流问题数据同化替代模型(2020)
  7. 姚玲卿;迪米特拉科普洛斯,罗索斯;加马奇,米歇尔:再生核希尔伯特空间中基于统计学习的高阶序贯模拟(2020)
  8. Arnold,Dan;Demyanov,Vasily;Rojas,Temistocles;Christie,Mike:储层预测中的不确定性量化。一: 使用地质先验定义进行历史匹配的模型现实主义(2019)
  9. de Carvalho,Joao Pedro;Dimitrakopoulos,Roussos;Minniakhmetov,Ilnur:高阶块体支撑空间模拟方法及其在金矿中的应用(2019年)
  10. Demyanov,Vasily;Arnold,Dan;Rojas,Temistocles;Christie,Mike:储层预测中的不确定性量化。二: 地质场景中的不确定性处理(2019年)
  11. 刘,杨;李京发;孙淑玉;于波:高斯随机场生成的进展:回顾(2019)
  12. 刘益民;孙文岳;杜洛夫斯基,路易斯J.:基于深度学习的历史匹配复杂模型地质参数化(2019)
  13. Ma,Wei;Jafarpour,Behnam:评估多点统计相模拟行为以有效调节概率数据(2019年)
  14. Ma,Wei;Jafarpour,Behnam:将软数据整合到多点统计模拟中:重新评估岩相模型校准的概率调节方法(2019年)
  15. Santibañez,Felipe;Silva,Jorge F.;Ortiz,Julián M.:范畴随机场中减少不确定性的抽样策略:公式、数学分析和多点模拟应用(2019年)
  16. Cusini,Matteo;Fryer,Barnaby;van Kruijsdijk,Cor;Hajibeygi,Hadi:非均质多孔介质中组分流动的代数动态多级方法(2018)
  17. Rizzo,Calogero B.;de Barros,Felipe P.J.;Peroto,Simona;Oldani,Luca;Guadagnini,Alberto:非均质多孔介质中溶质运移的自适应POD模型简化(2018)
  18. Trehan,Sumeet;Durlofsky,Louis J.:基于机器学习的粗尺度误差建模及其在不确定性量化中的应用(2018)
  19. Volkov,Oleg;Bukshtynov,Vladislav;Durlofsky,Louis J.;Aziz,Khalid:多类型噪声数据的基于梯度的帕累托最优历史匹配(2018)
  20. Yao,Lingqing;Dimitrakopoulos,Roussos;Gamache,Michel:基于空间Legendre矩的高阶随机模拟新计算模型(2018)