HyperAIHyperAI

Command Palette

Search for a command to run...

Calcul scientifique piloté par les données en élasticité via la régression par noyau

Yoshihiro Kanno

Résumé

Cet article présente une méthode simple de régression non paramétrique pour le calcul orienté données en élasticité. Nous appliquons la régression à noyau à un ensemble de données matérielles, puis formulons un système d’équations non linéaires dont la résolution permet d’obtenir l’état d’équilibre statique d’une structure élastique. Des expériences numériques préliminaires montrent que, par rapport aux méthodes existantes, la méthode proposée parvient à trouver une solution raisonnable même lorsque les points de données sont répartis de manière épaisse dans un ensemble de données matérielles donné.


Créer de l'IA avec l'IA

De l'idée au lancement — accélérez votre développement IA avec le co-codage IA gratuit, un environnement prêt à l'emploi et le meilleur prix pour les GPU.

Codage assisté par IA
GPU prêts à l’emploi
Tarifs les plus avantageux

HyperAI Newsletters

Abonnez-vous à nos dernières mises à jour
Nous vous enverrons les dernières mises à jour de la semaine dans votre boîte de réception à neuf heures chaque lundi matin
Propulsé par MailChimp
Calcul scientifique piloté par les données en élasticité via la régression par noyau | Articles | HyperAI