Título:
|
A multidimensional data-driven sparse identification technique: the sparse proper generalized decomposition
|
Autor/a:
|
Ibáñez Pinillo, Rubén; Abisset Chavanne, Emmanuelle; Ammar, Amine; González Ibáñez, David; Cueto Prendes, Elias; Huerta, Antonio; Duval, Jean Louis; Chinesta Soria, Francisco
|
Otros autores:
|
Universitat Politècnica de Catalunya. Departament d'Enginyeria Civil i Ambiental; Universitat Politècnica de Catalunya. LACÀN - Mètodes Numèrics en Ciències Aplicades i Enginyeria |
Abstract:
|
Sparse model identification by means of data is especially cumbersome if the sought dynamics live in a high dimensional space. This usually involves the need for large amount of data, unfeasible in such a high dimensional settings. This well-known phenomenon, coined as the curse of dimensionality, is here overcome by means of the use of separate representations. We present a technique based on the same principles of the Proper Generalized Decomposition that enables the identification of complex laws in the low-data limit. We provide examples on the performance of the technique in up to ten dimensions. |
Abstract:
|
Peer Reviewed |
Materia(s):
|
-Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Matemàtica aplicada a les ciències -Àrees temàtiques de la UPC::Matemàtiques i estadística::Anàlisi numèrica::Mètodes numèrics -Automatic control -Numerical analysis -Control automàtic -Anàlisi numèrica -Classificació AMS::70 Mechanics of particles and systems::70Q05 Control of mechanical systems -Classificació AMS::74 Mechanics of deformable solids::74S Numerical methods |
Derechos:
|
|
Tipo de documento:
|
Artículo - Versión publicada Artículo |
Compartir:
|
|