达科他州

Dakota(用于优化和Terascale应用程序的设计分析工具包)工具包是一个用于设计优化、参数估计、不确定性量化和灵敏度分析的多级并行面向对象框架,在仿真代码和迭代分析方法之间提供了一个灵活和可扩展的接口。随机抽样法和基于不确定性的方差分析法、基于方差分析的随机抽样法、基于方差分析的方法、基于最小二乘法的随机参数估计方法。这些功能可以单独使用,也可以作为高级策略的组件使用,如基于代理的优化、混合整数非线性规划或不确定性下的优化。通过采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计算模型的设计和性能分析提供了一个灵活和可扩展的问题解决环境(资料来源:http://plato.asu.edu)


zbMATH参考文献(参考 64篇文章 参考)

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按年份排序(引用)
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  18. Kasia Sawicka,Gerard B.M.Heuvelink,Dennis J.J.Walvoort:spup R包的空间不确定性传播分析(2018)不是zbMATH
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  20. Martínez Frutos,Jesús;Periago Esparza,Francisco:不确定性下偏微分方程的最优控制。结构形状优化设计应用简介(2018)

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