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Bi-fidelity interpolative decomposition for multimodal data
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AI
DOI：10.1016/j.cma.2025.118706.png)
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摘要
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多保真度仿真是一种广泛使用的策略，用于降低许多查询数值仿真任务（如不确定性量化、设计空间探索和设计优化）的计算成本。基于双保真度插值分解的降维基方法便是其中一种方法，它通过低保真度样本识别一个降维基及该基中的插值规则，以近似相应的低保真度样本。然而，如本研究所示，当模型响应为多模态且模态占有率具有随机性时，该方法的基础假设可能不成立，从而导致估计不准确。我们引入了一种使用双保真度数据的、针对此类应用场景的多模态插值分解方法。我们的工作源于一个复杂的工程应用：一个在不确定输入参数下评估的激光点燃甲烷-氧气火箭燃烧室，其在参数空间的部分区域表现出类似分岔的现象。与标准的双保真度插值分解方法不同，所提出的方法能够在保持与参数敏感性相对较高相关性（0.70–0.90）的同时，以16%的成本近似高保真度仿真数据集。
期刊
IF:
7.3
论文数:
1.3W
被引数:
5.6W
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