Thư Viện Trường ĐH XÂY DỰNG HÀ NỘI

Học liệu mởSách tham khảo
Ký hiệu PL/XG: 006.31 GEN
Nhan đề: A gentle introduction to data, learning, and model order reduction techniques and twinning methodologies /

DDC	006.31
Nhan đề	A gentle introduction to data, learning, and model order reduction techniques and twinning methodologies / Francisco Chinesta ... [et al.]
Thông tin xuất bản	Cham, Switzerland :Springer,2025
Mô tả vật lý	227 pages ;cm.
Tóm tắt	Cung cấp kiến thức tổng quan và hệ thống về các phương pháp xử lý dữ liệu, học máy, giảm bậc mô hình (Model Order Reduction - MOR) và kỹ thuật xây dựng bản sao số (Digital Twins) trong kỹ thuật tính toán. Nội dung chia làm 4 phần chính: phân tích dữ liệu đa chiều (PCA, Autoencoders, Tensor, TDA), các thuật toán học máy và mạng nơ-ron (PINN, GNN, Transformers, SINDy, Koopman), các phương pháp giảm bậc mô hình (POD, PGD, Reduced Basis, Surrogates), cùng kỹ thuật đồng bộ dữ liệu (Data Assimilation) và xây dựng không gian bản sao số kết hợp giữa mô hình vật lý và dữ liệu thực tế.
Thuật ngữ chủ đề	Bản sao số-Kỹ thuật tính toán-Mô hình hóa
Thuật ngữ chủ đề	Giảm bậc mô hình-Học máy-Phân tích dữ liệu
Thuật ngữ chủ đề	Mạng nơ-ron nhân tạo-Đồng bộ dữ liệu-Mô phỏng số
Tác giả(bs) CN	Chinesta, Francisco
Địa chỉ	TVXD


000	00000nam#a2200000u##4500
001	62573
002	131
004	0E7C45D2-7E58-4190-B7CD-D3E03F8AD99F
005	202610061600
008	261006s2025 vm eng
009	1 0
039	\|a20261006155956\|bthuydh\|y20261006151810\|zthuydh
082	\|a006.31\|bGEN
245	\|aA gentle introduction to data, learning, and model order reduction techniques and twinning methodologies /\|cFrancisco Chinesta ... [et al.]
260	\|aCham, Switzerland :\|bSpringer,\|c2025
300	\|a227 pages ;\|ccm.
520	\|aCung cấp kiến thức tổng quan và hệ thống về các phương pháp xử lý dữ liệu, học máy, giảm bậc mô hình (Model Order Reduction - MOR) và kỹ thuật xây dựng bản sao số (Digital Twins) trong kỹ thuật tính toán. Nội dung chia làm 4 phần chính: phân tích dữ liệu đa chiều (PCA, Autoencoders, Tensor, TDA), các thuật toán học máy và mạng nơ-ron (PINN, GNN, Transformers, SINDy, Koopman), các phương pháp giảm bậc mô hình (POD, PGD, Reduced Basis, Surrogates), cùng kỹ thuật đồng bộ dữ liệu (Data Assimilation) và xây dựng không gian bản sao số kết hợp giữa mô hình vật lý và dữ liệu thực tế.
650	\|aBản sao số\|xKỹ thuật tính toán\|xMô hình hóa
650	\|aGiảm bậc mô hình\|xHọc máy\|xPhân tích dữ liệu
650	\|aMạng nơ-ron nhân tạo\|xĐồng bộ dữ liệu\|xMô phỏng số
700	\|aChinesta, Francisco
852	\|aTVXD
856	1\|uhttps://thuvien.huce.edu.vn/kiposdata2/anhbiadaidien/hoclieumo/sachthamkhao/tháng 10.2026/a gentle introduction to data, learning_thumbimage.png
890	\|a0\|b0\|c1\|d0

Không tìm thấy biểu ghi nào

A gentle introduction to data, learning, and model order reduction techniques and twinning methodologies / Francisco Chinesta ... [et al.]