9789819555260 - variable-fidelity surrogate: experiment design, modeling, and applications on design optimization: 25 (engineering applications of computational methods, 25) de yi, jin; zheng, jun; li, xinyu; gao, liang (9 resultados)
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Buch. Condición: Neu. Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This book delves deeply into the field of variable-fidelity surrogate modeling, examining its application in the optimization of complex multidisciplinary design optimization problems. The text presents a detailed exploration of surrogate modeling techniq…ues, with.
Variable-Fidelity Surrogate: Experiment Design, Modeling, and Applications on Design Optimization (Engineering Applications of Computational Methods, 25)
Yi, Jin (Author)/ Zheng, Jun (Author)/ Li, Xinyu (Author)/ Gao, Liang (Author)
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - it takes 3-4 days longer - Neuware -This book delves deeply into the field of variable-fidelity surrogate modeling, examining its application in the optimization of complex multidisciplinary design optimization problems. The text presents a detailed exploration of surrogate…modeling techniques, with 173 pp. Englisch.
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Buch. Condición: Neu. Variable-Fidelity Surrogate | Experiment Design, Modeling, and Applications on Design Optimization | Jin Yi (u. a.) | Buch | Engineering Applications of Computational Methods | xi | Englisch | 2026 | Springer | EAN 9789819555260 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 6…9121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu Print on Demand.
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Buch. Condición: Neu. This item is printed on demand - Print on Demand Titel. Neuware -This book delves deeply into the field of variable-fidelity surrogate modeling, examining its application in the optimization of complex multidisciplinary design optimization problems. The text presents a detailed exploration of surrogate mode…ling techniques, with a focus on variable-fidelity approaches that integrate models of varying accuracy to enhance the efficiency of optimization processes. Covering foundational concepts, the book progresses through diverse modeling strategies, including scaling function-based approaches, sequential techniques, physics-informed neural networks-based and deep transfer learning-based methods. It also addresses critical aspects such as the development of surrogate-assisted optimization algorithms.Springer-Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg 188 pp. Englisch.
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