科奇多尔，T。;M.奥尔蒂斯。 数据驱动的计算力学。 （英语） Zbl 1425.74503号 计算。方法应用。机械。工程师。 304，81-101（2016）. 小结：我们开发了一种新的计算范式，我们称之为数据驱动计算，根据该范式，计算直接从实验材料数据和相关约束和守恒定律（如相容性和平衡性）进行，从而完全绕过了传统计算的经验材料建模步骤。数据驱动解算器寻求从预先指定的最接近满足守恒定律的数据集中为每个物质点指定状态。同样，数据驱动求解器的目标是找到最接近数据集的满足守恒定律的状态。因此，由此产生的数据驱动问题包括相空间中数据集的距离函数最小化，受守恒定律引入的约束。我们激发了数据驱动范式，并通过两个应用示例，即非线性三维桁架的静态平衡和线性弹性，研究了数据驱动求解器的性能。在这些测试中，数据驱动求解器在数据点数量和局部数据分配方面都表现出良好的收敛特性。数据驱动问题的变化结构也使其易于分析。我们表明，当数据集在相空间中越来越接近经典物质定律时，数据驱动的解会收敛到经典解。我们还说明了数据驱动求解器在空间离散化方面的鲁棒性。特别地，我们证明了线性弹性有限元离散化的数据驱动解在网格大小和数据集近似方面联合收敛。 引用于10评论引用于156文件 MSC公司： 74S30型 固体力学中的其他数值方法（MSC2010） 65N22型 含偏微分方程边值问题离散方程的数值解 74B05型 经典线性弹性 74K10型 杆（梁、柱、轴、拱、环等） 关键词：数据科学;大数据;近似理论;科学计算 软件：PRMLT公司 PDF格式BibTeX公司 XML格式引用 \textit{T.Kirchdoerfer}和\textit{M.Ortiz}，计算。方法应用。机械。工程304，81-101（2016；Zbl 1425.74503） 全文： 内政部 arXiv公司 链接 参考文献： [1] Bishop，C.，模式识别和机器学习，信息科学和统计（2006），Springer·Zbl 1107.68072号 [2] Rajan，K.，材料信息学，Mater。今天，8，10，38-45（2005），URLhttp://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1369702105711238 [3] 库塔罗洛，S。；摩根·D·。；Persson，K。；罗杰斯，J。；Ceder，G.，用量子计算的数据挖掘预测晶体结构，物理学。修订稿。，91，第135503条，pp.（2003），URLhttp://link.aps.org/doi/10.103/PhysRevLett.91.135503 [4] 布伦曼，C.M。；Brinson，L.C.公司。；Schadler，L.S。；Natarajan，B。；Krein，M。；Wu，K。；Morkowchuk，L。；李毅。；邓，H。；Xu，H.，《追踪材料基因组：纳米结构聚合物虚拟设计的数据驱动方法》，高级功能。材料。，23, 46, 5746-5752 (2013) [5] 卡利迪迪，S。；尼兹戈达，S。；Salem，A.，《使用高阶统计和有效数据挖掘协议的微观结构信息学》，JOM，63，4，34-41（2011） [6] Krein，M.P。；Natarajan，B。；Schadler，L.S。；布林森，L.C。；邓，H。；盖，D。；李毅。；Breneman，C.M.，《开发材料信息学工具和基础设施以实现高通量材料设计》，（UU研讨会：材料科学中的组合和高通量方法 [7] Kalidindi，S.R.，《数据科学和网络基础设施：加速分层材料开发的关键促成因素》，国际材料协会。版次：60、3、150-168（2015） [8] 古普塔，A。；Cecen，A。；戈亚尔，S。；辛格，A.K。；Kalidindi，S.R.，《使用数据科学方法的结构-属性关联：非金属夹杂物/钢复合系统的应用》，《材料学报》。，91、0、239-254（2015），网址http://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1359645415001603 [9] 阿加瓦尔，R。；Dhar，V.，大数据、数据科学和分析：研究的机遇和挑战，信息系统。决议，25，3，443-448（2014），URL网址：http://WOS:000343098100001 [10] Baesens，B.，《大数据世界中的分析：数据科学及其应用的基本指南》（2014），Wiley&SAS商业系列 [11] X·冯。；费舍尔，G。；齐尔克，R。；斯文森，B。；Tillmann，W.，《aa5754中plc带形核的研究》，马特。科学。工程A，539，0，205-210（2012） 此参考列表基于出版商或数字数学图书馆提供的信息。其项与zbMATH标识符进行启发式匹配，可能包含数据转换错误。在某些情况下，zbMATH Open的数据对这些数据进行了补充/增强。这试图尽可能准确地反映原始论文中列出的参考文献，而不要求完整或完全匹配。