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Artikel-Nr. 44950513


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Autor(en): 
  • Francisco Chinesta
  • David González
  • Elías Cueto
  • Icíar Alfaro
  • Amine Ammar
  • Victor Champaney
  • Chady Ghnatios
  • Nicolas Hascoët
  • Daniele Di Lorenzo
  • Angelo Pasquale
  • Dominique Baillargeat
  • A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction: Techniques and Twinning Methodologies 
     

    (Buch)
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    Übersicht

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    Lieferstatus:   i.d.R. innert 7-14 Tagen versandfertig
    Veröffentlichung:  Juli 2026  
    Genre:  Naturwissensch., Medizin, Technik 
     
    DataReduction / DigitalTwins / HybridModelling / machinelearning / Maschinelles Lernen / Modelorderreduction / OpenAccess
    ISBN:  9783031875748 
    EAN-Code: 
    9783031875748 
    Verlag:  Springer 
    Einband:  Kartoniert  
    Sprache:  English  
    Dimensionen:  H 235 mm / B 155 mm / D 13 mm 
    Gewicht:  421 gr 
    Seiten:  244 
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    Inhalt:
    This open access book explores the latest advancements in simulation performance, driven by model order reduction, informed and augmented machine learning technologies and their combination into the so-called hybrid digital twins. It provides a comprehensive review of three key frameworks shaping modern engineering simulations: physics-based models, data-driven approaches, and hybrid techniques that integrate both. The book examines the limitations of traditional models, the role of data acquisition in uncovering underlying patterns, and how physics-informed and augmented learning techniques contribute to the development of digital twins. Organized into four sections—Around Data, Around Learning, Around Reduction, and Around Data Assimilation & Twinning—this book offers an essential resource for researchers, engineers, and students seeking to understand and apply cutting-edge simulation methodologies

      



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