Reduced-Order Modeling (ROM) for Simulation and Optimization

Powerful Algorithms as Key Enablers for Scientific Computing

Herausgeber: Keiper, Winfried, Milde, Anja, Volkwein, Stefan (Eds.)

  • Addresses the advancement of efficient numerical procedures
  • Includes out-of-the-box algorithmic solutions, e.g. reduced basis methods for industrial problems 
  • A special chapter on next generation Flash prepares readers for the future
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Über dieses Buch

This edited monograph collects research contributions and addresses the advancement of efficient numerical procedures in the area of model order reduction (MOR) for simulation, optimization and control. The topical scope includes, but is not limited to, new out-of-the-box algorithmic solutions for scientific computing, e.g. reduced basis methods for industrial problems and MOR approaches for electrochemical processes. The target audience comprises research experts and practitioners in the field of simulation, optimization and control, but the book may also be beneficial for graduate students alike. 

Inhaltsverzeichnis (8 Kapitel)

  • An Iterative Model Reduction Scheme for Quadratic-Bilinear Descriptor Systems with an Application to Navier–Stokes Equations

    Benner, Peter (et al.)

    Seiten 1-19

  • Greedy Kernel Approximation for Sparse Surrogate Modeling

    Haasdonk, Bernard (et al.)

    Seiten 21-45

  • Set-Oriented Multiobjective Optimal Control of PDEs Using Proper Orthogonal Decomposition

    Beermann, Dennis (et al.)

    Seiten 47-72

  • Sequential Reduced-Order Modeling for Time-Dependent Optimization Problems with Initial Value Controls

    Heinkenschloss, Matthias (et al.)

    Seiten 73-98

  • A Direct Index 1 DAE Model of Gas Networks

    Benner, Peter (et al.)

    Seiten 99-119

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Bibliografische Information

Bibliographic Information
Buchtitel
Reduced-Order Modeling (ROM) for Simulation and Optimization
Buchuntertitel
Powerful Algorithms as Key Enablers for Scientific Computing
Herausgeber
  • Winfried Keiper
  • Anja Milde
  • Stefan Volkwein
Copyright
2018
Verlag
Springer International Publishing
Copyright Inhaber
Springer International Publishing AG, part of Springer Nature
eBook ISBN
978-3-319-75319-5
DOI
10.1007/978-3-319-75319-5
Hardcover ISBN
978-3-319-75318-8
Auflage
1
Seitenzahl
IX, 179
Anzahl der Bilder
13 schwarz-weiß Abbildungen, 47 Abbildungen in Farbe
Themen