使用降阶模型估计参数

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chandonarani55
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使用降阶模型估计参数

Post by chandonarani55 »

尽管降阶模型的误差很大,但我们感兴趣的是,当使用降阶模型进行参数估计时,误差会有多大。或许我们可以使用降阶模型来接近正确的参数,然后在完整的模型空间中快速进行最后的参数细化。

我们很幸运地找到了另一位充满热情的实习生——来自代尔夫特理工大学应用科学学院的学 最近的手机号码数据 生阿比纳什·米什拉 (Abinash Mishra) 。他利用 Arnold Heemink 的研究和支持,构建了一个使用降阶模型在模拟中查找参数的框架。其基本思想是从完整非线性模型的快照中构建一个小型线性模型。由于小型模型是线性的,因此可以有效地用它来找到使模型与观测值最佳匹配的模型参数。

由于整个模型是非线性的,如果找到的参数与线性化后的参数相差太大,则可能不完全正确。因此,可能需要围绕找到的参数进行新的线性化。这个过程可能需要重复几次,最终找到非线性全模型的最优参数。如果能够在较小的空间内完成足够的参数搜索,并且构建线性化的成本不太高,那么这种方法可以节省大量时间。

Abinash 用一个相当简单的方形域热扩散问题演示了他的软件。这实际上是一个线性模型,因此线性化过程很简单。我们特意使用这个简单的例子,因为它能让我们充分理解计算过程中的所有中间结果。
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