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Ergebnisse für “Surrogate”
Forschung

<h1>ML-gestützter Ensemble Kalman Filter steigert Genauigkeit bei gleicher Rechenzeit</h1> <p>In einer neuen Studie wird gezeigt, wie ein Multi-Fidelity Ensemble Kalman Filter (MF‑EnKF) mit einem maschinellen Lern‑Surrogat als niedrig‑qualitatives Modell die Vorhersagegenauigkeit steigern kann, ohne die Rechenkosten zu erhöhen. Der Ansatz kombiniert ein kleines Ensemble von teuren, vollständigen Modellsimulationen mit einem großen Ensemble von schnellen, aber weniger genauen ML‑Simulationen. Durch diese Mis
arXiv – cs.LG
Forschung

<h1>Effizienter Kernel-basierter Surrogat-Algorithmus für aerodynamische Vorhersagen</h1> <p>In der Luftfahrttechnik sind schnelle und präzise Vorhersagen aerodynamischer Felder entscheidend für Design und Optimierung. Ein neues Modell namens KHRONOS nutzt dafür einen kernel‑basierten Ansatz, um die Rechenlast drastisch zu reduzieren.</p> <p>KHRONOS kombiniert spärlich vorhandene Hoch‑Fidelitätsdaten (HF) mit umfangreichen Niedrig‑Fidelitätsdaten (LF). Durch die Anwendung von variationalen Prinzipien, Inter
arXiv – cs.LG