多项式混沌展开的压缩感知适应性
摘要：基于同质混沌空间的基准适应性依赖于基准高斯核的合适旋转。文献中提出了几种旋转方法，导致了具有不同收敛性质的适应性。本文提出了一种新的适应性机制，它建立在压缩感知算法基础上，导致了一个具有最佳稀疏度的多项式混沌近似。所开发的适应性算法包括一个两步优化过程，计算出关于最佳旋转基准的低维混沌展开的最佳系数和输入投影矩阵。我们通过几个数值实例证明了我们算法的优势，包括在HIFiRE超音速混合燃烧发动机中进行湍流燃烧的大涡模拟计算应用。
作者：Panagiotis Tsilifis and Xun Huan and Cosmin Safta and Khachik Sargsyan and Guilhem Lacaze and Joseph C. Oefelein and Habib N. Najm and Roger G. Ghanem
论文ID：1801.01961
分类：Machine Learning
分类简称：stat.ML
提交时间：2019-02-20