Michael D. Shields

基于主动机器学习控制边界层风洞实验中流场的二阶统计特性

用于异质材料的一种随机分层多尺度建模框架

物理信息多项式混沌展开与增强约束优化求解器和D最优采样

融合经典与现代物理的物理基础模拟

算子学习的多项式混沌展开

勇往直前的MCMC：带探索的Metropolis-Hastings算法

神经网络算子用于非线性结构系统对自然灾害响应的随机建模

加速神经网络和神经算子中的贝叶斯推断的哈密顿蒙特卡洛方法

利用局部智能应力阈值指标预测无序网络材料的断裂

基于非参数贝叶斯字典学习的联合时空风场数据外推及不确定性量化

UQpy版本4.2：基于Python的不确定性量化

神经混沌：一种谱随机神经算子

一种与分辨率无关的神经算子

多任务DeepONet协同学习高效解决PDE问题

频谱表示方法: 模拟随机过程，场和波的框架

用于科学机器学习和不确定性量化的物理约束多项式混沌扩展

使用哈密顿神经网络的子集模拟对复杂系统进行可靠性分析