Publication
A new algorithm for high-dimensional uncertainty quantification based on dimension-adaptive sparse grid approximation and reduced basis methods
Concepts associés (33)
Calcul numérique d'une intégrale
En analyse numérique, il existe une vaste famille d’algorithmes dont le but principal est d’estimer la valeur numérique de l’intégrale définie sur un domaine particulier pour une fonction donnée (par exemple l’intégrale d’une fonction d’une variable sur un intervalle). Ces techniques procèdent en trois phases distinctes : Décomposition du domaine en morceaux (un intervalle en sous-intervalles contigus) ; Intégration approchée de la fonction sur chaque morceau ; Sommation des résultats numériques ainsi obtenus.
Somme de Riemann
En mathématiques, et plus précisément en analyse, les sommes de Riemann sont des sommes finies approchant des intégrales. En pratique, elles permettent de calculer numériquement des aires sous la courbe de fonctions ou des longueurs d'arcs, ou inversement, de donner une valeur à des suites de sommes. Elles peuvent également être utilisées pour définir la notion d'intégration. Leur nom vient du mathématicien allemand Bernhard Riemann.
Elastic map
Elastic maps provide a tool for nonlinear dimensionality reduction. By their construction, they are a system of elastic springs embedded in the data space. This system approximates a low-dimensional manifold. The elastic coefficients of this system allow the switch from completely unstructured k-means clustering (zero elasticity) to the estimators located closely to linear PCA manifolds (for high bending and low stretching modules). With some intermediate values of the elasticity coefficients, this system effectively approximates non-linear principal manifolds.