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Ashwin Renganathan
Ashwin Renganathan
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新的贝叶斯框架增强了气动不确定性量化
研究人员开发了一种新的贝叶斯潜在高斯过程框架，以提高气动不确定性量化的准确性。该方法使用稀疏的实验测量来校准低保真计算模型，而这些测量本身也存在不确定性。该框架有效地对输入不确定性进行边际化，并匹配输出不确定性的均值和方差，即使在推断场景中也能对气动系数进行高度准确的预测。验证表明，该模型的预测具有高保真度，落在真实不确定性区间内。
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新的REMAL框架提高了工程设计分析效率
研究人员推出了一种用于多学科设计分析中代理建模的新框架REMAL。该方法利用多任务高斯过程学习联合残差流形，提高了复杂工程系统相对于传统不动点迭代的效率。主动学习策略有助于选择关键数据点，从而以更低的计算成本准确恢复平衡状态。