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Model Reduction from Partial Observations

Cédric Herzet 1 Angélique Drémeau 2 Patrick Héas 1
1 SIMSMART - SIMulation pARTiculaire de Modèles Stochastiques
IRMAR - Institut de Recherche Mathématique de Rennes, Inria Rennes – Bretagne Atlantique
2 Lab-STICC_ENSTAB_CID_TOMS
Lab-STICC - Laboratoire des sciences et techniques de l'information, de la communication et de la connaissance
Abstract : This paper deals with model order reduction of parametric partial differential equations (PPDE). We consider the specific setup where the solutions of the PPDE are only observed through a partial observation operator and address the task of finding a good approximation subspace of the solution manifold. We provide and study several tools to tackle this problem. We first identify the best worst-case performance achievable in this setup and propose simple procedures to approximate this optimal solution. We then provide, in a simplified setup, a theoretical analysis relating the achievable reduction performance to the choice of the observation operator and the prior knowledge available on the solution manifold.
Type de document :
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https://hal.archives-ouvertes.fr/hal-01394059
Contributeur : Marie-Annick Guillemer <>
Soumis le : mardi 8 novembre 2016 - 15:34:29
Dernière modification le : mercredi 5 août 2020 - 03:47:01

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Citation

Cédric Herzet, Angélique Drémeau, Patrick Héas. Model Reduction from Partial Observations. International Journal for Numerical Methods in Engineering, Wiley, 2018, 113 (3), pp.479-511. ⟨10.1002/nme.5623⟩. ⟨hal-01394059⟩

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