达科他

设计优化、参数估计、不确定性量化和灵敏度分析的多层次并行面向对象框架,Dakota(优化分析和TASCALE应用程序设计工具包)工具箱在仿真代码和迭代分析方法之间提供了灵活和可扩展的接口。Dakota包含了基于梯度和非梯度方法的优化算法;不确定性量化方法有采样、可靠性和随机扩展方法;非线性最小二乘法参数估计;灵敏度/方差分析,实验设计和参数研究方法。这些能力可以单独使用或作为高级策略中的组件,例如基于代理的优化、混合整数非线性规划或不确定条件下的优化。通过使用面向对象的设计来实现迭代系统分析所需的关键组件的抽象,Dakota工具箱为高性能计算机上的计算模型的设计和性能分析提供了一种灵活的和可扩展的解决问题的环境。来源HTTP//PATRO.AUU-EDU


ZBMaCT中的参考文献(58篇文章中引用)

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按年份排序(引文
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  16. Na,SeonHong;Sun,WueCi:晶体岩石的计算热力学。I:用于单晶模拟的组合多相场/晶体塑性方法(2018)
  17. ReZeaavaves,萨利赫;比努埃萨,李嘉图;Liefvendahl,马蒂亚斯;Schlatter,Philipp:壁面有界湍流的热线风速测量和油膜干涉测量的不确定度评定(2018)
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  19. Nakshatrala,K. B.;Nagarajan,H.;Shabouei,M.:一个用于执行瞬时扩散方程最大值原理和非负约束的数值方法(2016)
  20. 奥登,J. Tinsley;利马,埃内斯托A.B.F.;阿尔梅达,Regina C.;冯,Yusheng;Rylander,Pig;Oy;FaHIHI,DANIAY;Y;Dewitt,Y.,Maasa;Y.J.CHILL:预测肿瘤生长的预测多尺度模型,肿瘤预测的计算和实验肿瘤学(2016)

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