Počet záznamů: 1
Karhunen-Loéve Decomposition of Isotropic Gaussian Random Fields Using a Tensor Approximation of Autocovariance Kernel
- 1.
SYSNO ASEP 0495896 Druh ASEP C - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.) Zařazení RIV D - Článek ve sborníku Název Karhunen-Loéve Decomposition of Isotropic Gaussian Random Fields Using a Tensor Approximation of Autocovariance Kernel Tvůrce(i) Béreš, Michal (UGN-S) ORCID, RID, SAI Celkový počet autorů 1 Zdroj.dok. High Performance Computing in Science and Engineering. HPCSE 2017. - Cham : Springer, 2018 / Kozubek T. - ISBN 978-3-319-97135-3 Rozsah stran s. 188-202 Poč.str. 15 s. Forma vydání Online - E Akce HPCSE 2017: International Conference on High Performance Computing in Science and Engineering /3./ Datum konání 22.05.2017 - 25.05.2017 Místo konání Karolinka Země CZ - Česká republika Typ akce WRD Jazyk dok. eng - angličtina Země vyd. CH - Švýcarsko Klíč. slova random fields sampling ; Karhunen-Loève decomposition ; tensor approximation ; numerical integration Vědní obor RIV BA - Obecná matematika Obor OECD Applied mathematics CEP LQ1602 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy LD15105 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy Institucionální podpora UGN-S - RVO:68145535 UT WOS 000469334300014 EID SCOPUS 85050474331 DOI 10.1007/978-3-319-97136-0_14 Anotace Applications of random fields typically require a generation of random samples or their decomposition. In this contribution, we focus on the decomposition of the isotropic Gaussian random fields on a two or three-dimensional domain. The preferred tool for the decomposition of the random field is the Karhunen-Loéve expansion. The Karhunen-Loéve expansion can be approximated using the Galerkin method, where we encounter two main problems. First, the calculation of each element of the Galerkin matrix is expensive because it requires an accurate evaluation of multi-dimensional integral. The second problem consists of the memory requirements, originating from the density of the matrix. We propose a method that overcomes both problems. We use a tensor-structured approximation of the autocovariance kernel, which allows its separable representation. This leads to the representation of the matrix as a sum of Kronecker products of matrices related to the one-dimensional problem, which significantly reduces the storage requirements. Moreover, this representation dramatically reduces the computation cost, as we only calculate two-dimensional integrals. Pracoviště Ústav geoniky Kontakt Lucie Gurková, lucie.gurkova@ugn.cas.cz, Tel.: 596 979 354 Rok sběru 2019 Elektronická adresa https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-97136-0_14.pdf
Počet záznamů: 1