Methoden reduzierter Ordnung zur Modellierung und rechnerischen Reduktion

Originaltitel:

Reduced Order Methods for Modeling and Computational Reduction

Inhalt des Buches:

1 W. H.

A. Schilders, A. Lutowska: Ein neuer Ansatz zur Reduzierung der Modellordnung für gekoppelte Multiphysik-Probleme.

- 2 A.

C. Ionita, A.

C. Antoulas: Case study. Parametrisierte Reduktion mit Hilfe von Reduced-Basis und dem Loewner Framework.

- 3 M. Bebendorf, Y. Maday, B.

Stamm: Vergleich einiger Approximationen mit reduzierter Darstellung. - 4 H.

Antil, M. Heinkenschloss, D. C.

Sorensen: Anwendung der diskreten empirischen Interpolationsmethode auf die Modellierung nichtlinearer und parametrischer Systeme reduzierter Ordnung.

- 5 K. Urban, S. Volkwein, O.

Zeeb: Greedy Sampling mittels nichtlinearer Optimierung. - 6 P. Benner, L.

Feng: Ein robuster Algorithmus zur parametrischen Modellordnungsreduktion basierend auf implizitem Moment-Matching. - 7 F. Chen, J.

S. Hesthaven, X. Zhu: Über die Verwendung von reduzierten Basismethoden zur Beschleunigung und Stabilisierung der Parareal-Methode.

- 8 C. Farhat, D. Amsallem: Zur Stabilität von linearisierten Computational Fluid Dynamics-Modellen reduzierter Ordnung auf der Grundlage von POD und Galerkin-Projektion: Deskriptor- vs.

Nicht-Deskriptor-Formen. - 9 T. Lassila, A.

Manzoni, A. Quarteroni, G. Rozza: Model Order Reduction in Fluid Dynamics: Challenges and Perspectives.

- 10 L. Grinberg, M. Deng, A.

Yakhot, G. Karniadakis: Window Proper Orthogonal Decomposition. Anwendung auf Kontinuum und atomistische Daten.

- 11 M. Bergmann, T. Colin, A.

Iollo, D. Lombardi, O. Saut, H.

Telib: Modelle reduzierter Ordnung in der Luftfahrt und Medizin.