Hardcover. This open access book explores the latest advancements in simulation performance, driven by model order reduction, informed and augmented machine learning technologies and their combination into the so-called hybrid digital twins. It provides a comprehensive review of three key frameworks shaping modern engineering simulations: physics-based models, data-driven approaches, and hybrid techniques that integrate both. The book examines the limitations of traditional models, the role of data acquisition in uncovering underlying patterns, and how physics-informed and augmented learning techniques contribute to the development of digital twins. Organized into four sectionsAround Data, Around Learning, Around Reduction, and Around Data Assimilation & Twinningthis book offers an essential resource for researchers, engineers, and students seeking to understand and apply cutting-edge simulation methodologies This open access book explores the latest advancements in simulation performance, driven by model order reduction, informed and augmented machine learning technologies and their combination into the so-called hybrid digital twins. Shipping may be from our Sydney, NSW warehouse or from our UK or US warehouse, depending on stock availability.

N� de ref. del art�culo 9783031875717

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Detalles bibliogr�ficos

T�tulo: A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction (Hardcover)
Editor: Springer International Publishing AG, Cham
Fecha de publicaci�n: 2025
Idioma: Ingl�s
ISBN 10: 3031875710
ISBN 13: 9783031875717
Encuadernaci�n: Hardcover
Estado: new

Acerca de

Sinopsis

This open access book explores the latest advancements in simulation performance, driven by model order reduction, informed and augmented machine learning technologies and their combination into the so-called hybrid digital twins.

Acerca del autor

Francisco Chinesta – Professor of Computational Physics at Arts et M�tiers Institute of Technology, Paris and programme director at CNRS@CREATE, Singapore. His research focuses on computational physics, model order reduction, and hybrid artificial intelligence.

Elias Cueto – Professor of Continuum Mechanics at Universidad de Zaragoza. His research covers model order reduction, artificial intelligence and computational mechanics.

Victor Champaney – Researcher at Arts et M�tiers Institute of Technology, Paris. His work specializes in model order reduction, hybrid modeling and frugal AI techniques.

Chady Ghnatios – Professor of Mechanical Engineering at University of North Florida, USA. His research focuses on model order reduction, advanced simulation, machine learning and hybrid modeling.

Amine Ammar – Professor of Computational Mechanics at Arts et M�tiers Institute of Technology, Angers. His expertise lies in kinetic theory models, model reduction, and computational material forming.

Nicolas Hasco�t – Associate Professor at Arts et M�tiers Institute of Technology, Paris. His research focuses on machine learning and data science for industrial applications.

David Gonzalez – Professor of Continuum Mechanics at Universidad de Zaragoza. His research interests include model reduction, real-time computational simulations, and physics-informed AI.

Ic�ar Alfaro – Associate Professor at Universidad de Zaragoza. She specializes in numerical methods, solid mechanics, and physics-informed neural networks.

Daniele Di Lorenzo – Researcher at Arts et M�tiers Institute of Technology, Paris. His research focuses on inverse analysis, hybrid modeling, and digital twins for structural health monitoring.

Angelo Pasquale – Researcher in Computational Mechanics at Arts et M�tiers Institute of Technology, Paris. He specializes in AI-enhanced simulations, model order reduction and multiscale modeling.

Dominique Baillargeat – Professor at the University of Limoges and Director of CNRS@CREATE at Singapore. His research focuses on high-frequency electronics, nanotechnologies, and advanced modeling and simulation techniques using Hybrid-AI.

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Derecho al desistimiento

Si es un consumidor, puede rescindir el contrato de acuerdo con lo siguiente. Por consumidor se entiende cualquier persona f�sica que act�e con fines ajenos a su actividad comercial, empresarial, oficio o profesi�n.

Informaci�n sobre el derecho de desistimiento

Derecho legal de desistimiento

Tiene derecho a rescindir este contrato en un plazo de 14 d�as sin dar ning�n motivo.

El periodo de desistimiento vencer� a los 14 d�as desde que usted, o un tercero que no sea el transportista e indicado por usted, adquiera la posesi�n f�sica del �ltimo bien o del �ltimo lote o pieza.

Para ejercer el derecho de desistimiento, complete de forma electr�nica y env�e una declaraci�n clara en nuestro sitio web, desde "Mis compras" en "Mi cuenta". Le enviaremos sin demora un acuse de recibo de dicho desistimiento a trav�s de un soporte duradero (por ejemplo, por correo electr�nico).

Para cumplir con el plazo de desistimiento, basta con que env�e su comunicaci�n relativa al ejercicio del derecho de desistimiento antes de que venza el periodo de desistimiento.

Efectos del desistimiento

Si rescinde este contrato, le reembolsaremos todos los pagos que hayamos recibido de usted, incluidos los gastos de env�o (excepto los gastos adicionales que surjan si elige un tipo de env�o que no sea el tipo de env�o est�ndar m�s econ�mico que ofrecemos).

Podemos hacer una deducci�n del reembolso por la p�rdida de valor de cualquier bien suministrado, si la p�rdida es el resultado de una manipulaci�n innecesaria por su parte.

Efectuaremos el reembolso sin demoras indebidas y, a m�s tardar, 14 d�as despu�s de que se nos informe de su decisi�n de rescindir este contrato.

Efectuaremos el reembolso utilizando el mismo medio de pago que utiliz� para la transacci�n inicial, a menos que haya acordado expresamente lo contrario; en cualquier caso, no incurrir� en ning�n cargo como resultado de dicho reembolso.

Podremos retener el reembolso hasta que hayamos recibido los bienes o hasta que nos haya presentado una prueba de que los ha devuelto, lo que ocurra primero.

Deber� devolver los bienes o entregarlos a AussieBookSeller, Truganina, Victoria, Australia, sin demoras indebidas y, en cualquier caso, en un plazo m�ximo de 14 d�as a partir del d�a en que nos comunique su desistimiento del presente contrato. El plazo se cumple si devuelve la mercanc�a antes de que venza el periodo de 14 d�as. Tendr� que asumir los gastos directos de devoluci�n de los bienes. Usted solo es responsable de la disminuci�n del valor de los bienes como resultado de una manipulaci�n distinta a la necesaria para establecer la naturaleza, las caracter�sticas y el funcionamiento de los bienes.

Excepciones al derecho de desistimiento

El derecho de desistimiento no se aplica a lo siguiente:

La entrega de peri�dicos, diarios o revistas, con la excepci�n de los contratos de suscripci�n; y
El suministro de contenido digital que no se proporcione en un soporte tangible (por ejemplo, en un CD o DVD) si, al hacer el pedido, acept� que pod�amos empezar a entregarlo y que no podr�a desistir una vez iniciada la entrega.

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