FAST NUMERICAL METHODS FOR STOCHASTIC MODELING BASED ON PROBABILISTIC EXTENSIONS : доклад, тезисы доклада

Dobronets B.; Popova O.

Дополнительные ссылки: eLibrary · Источник статьи

База данных: Каталог библиотеки СФУ

Библиографическое описание: FAST NUMERICAL METHODS FOR STOCHASTIC MODELING BASED ON PROBABILISTIC EXTENSIONS : доклад, тезисы доклада / B. Dobronets, O. Popova. - [S. l. : s. n.], 2025. - Текст : непосредственный // = Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2025) : Материалы XXIV Международной конференции имени А.Ф. Терпугова. - Томск. - P. 90-96. - ISBN 9785908040365.

Аннотация: The article studies fast algorithms for numerical modeling of problems with random input data. The approaches under consideration are non-intrusive methods based on probabilistic extensions. They rely on existing numerical methods for solving deterministic problems and use them as solvers. Unlike polynomial chaos methods, in some cases it is possible to avoid exponential growth of the number of operations from the number of input parameters.

Год издания: 2025

Авторы: Dobronets B. , Popova O.

Издательство: Томск

Номера страниц: 90-96

Держатель оригинала документа: Siberian Federal University

Мероприятие: Информационные технологии и математическое моделирование (ИТММ-2025) (Томск, 2025 ; 20.10 - 25.10)

Количество экземпляров:

Твёрдая копия издания отсутствует в фонде библиотеки

Показать дополнительные сведения

Fast Numerical Methods for Stochastic Modeling Basedon Probabilistic Extensions

Dobronets Boris S. и др.
2026 год

The reliability of numerical modeling in remote sensing data analysis

Dobronets B. и др.
2020 год

Numerical modeling of boundary value problems for differential equations with random coefficients

Dobronets B.S. и др.
2021 год

Fast Numerical Methods for Stochastic Modeling Based on Probabilistic Extensions

Dobronets Boris и др.
2026 год

Piecewise Polynomial Aggregation as Preprocessing for Data Numerical Modeling

Dobronets B.S. и др.
2018 год

GERT method and simulation modeling for probabilistic resource analysis in agricultural processes

Ikonnikova Mariya и др.
2024 год

Надежное моделирование в задачах управления инвестиционным риском в условиях неполной информации

Добронец Борис Станиславович и др.
2025 год

Joint application of the Monte Carlo method and computational probabilistic analysis in problems…

Dobronets Boris и др.
2024 год

Probabilistic Modeling in System Engineering

Akhmetkhanov Rasim S. и др.
2018 год

A nonparametric approach for estimating the set of solutions of random linear programming

Dobronets Boris S. и др.
2019 год

Numerical Analysis for Problems of Remote Sensing with Random Input Data

Dobronets Boris и др.
2019 год

ЧИСЛЕННОЕ МОДЕЛИРОВАНИЕ И РЕКУРСИВНЫЕ ВЫЧИСЛЕНИЯ В ЗАДАЧАХ РОБОТОТЕХНИКИ СО СЛУЧАЙНЫМИ ПАРАМЕТРАМИ

Мерко А.М.
2019 год

Modeling under Uncertainty: A Comparison of Approaches

Dobronets B.S. и др.
2021 год

DISTRIBUTIONALTIME SERIES FOR FORECASTING AND RISK ASSESSMENT

Popova O.A. и др.
2020 год

SDABM Approach Based on Extended Multigraphs for Modeling Food Security

Pronichkin Sergei V. и др.
2025 год

Analytical toolset for model-based stochastic error propagation analysis

Fabarisov T. I. и др.
2019 год

Библиотечно-издательский комплекс СФУ

FAST NUMERICAL METHODS FOR STOCHASTIC MODELING BASED ON PROBABILISTIC EXTENSIONS : доклад, тезисы доклада
доклад, тезисы доклада, статья из сборника материалов конференций

Похожие публикации