Počet záznamů: 1  

Karhunen-Loéve Decomposition of Isotropic Gaussian Random Fields Using a Tensor Approximation of Autocovariance Kernel

  1. 1.
    SYSNO ASEP0495896
    Druh ASEPC - Konferenční příspěvek (mezinárodní konf.)
    Zařazení RIVD - Článek ve sborníku
    NázevKarhunen-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 autorů1
    Zdroj.dok.High Performance Computing in Science and Engineering. HPCSE 2017. - Cham : Springer, 2018 / Kozubek T. - ISBN 978-3-319-97135-3
    Rozsah strans. 188-202
    Poč.str.15 s.
    Forma vydáníOnline - E
    AkceHPCSE 2017: International Conference on High Performance Computing in Science and Engineering /3./
    Datum konání22.05.2017 - 25.05.2017
    Místo konáníKarolinka
    ZeměCZ - Česká republika
    Typ akceWRD
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.CH - Švýcarsko
    Klíč. slovarandom fields sampling ; Karhunen-Loève decomposition ; tensor approximation ; numerical integration
    Vědní obor RIVBA - Obecná matematika
    Obor OECDApplied mathematics
    CEPLQ1602 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    LD15105 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    Institucionální podporaUGN-S - RVO:68145535
    UT WOS000469334300014
    EID SCOPUS85050474331
    DOI10.1007/978-3-319-97136-0_14
    AnotaceApplications 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.
    PracovištěÚstav geoniky
    KontaktLucie Gurková, lucie.gurkova@ugn.cas.cz, Tel.: 596 979 354
    Rok sběru2019
    Elektronická adresahttps://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2F978-3-319-97136-0_14.pdf
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.