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Data-driven polynomial chaos expansions: A weighted least-square approximation 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTATIONAL PHYSICS, 2019, 卷号: 381, 页码: 129-145
作者:  Guo, Ling;  Liu, Yongle;  Zhou, Tao
收藏  |  浏览/下载：161/0  |  提交时间：2019/03/11
Uncertainty quantification  Data-driven polynomial chaos expansions  Weighted least-squares  Equilibrium measure  
AN ADAPTIVE MULTIFIDELITY PC-BASED ENSEMBLE KALMAN INVERSION FOR INVERSE PROBLEMS 期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL FOR UNCERTAINTY QUANTIFICATION, 2019, 卷号: 9, 期号: 3, 页码: 205-220
作者:  Yan, Liang;  Zhou, Tao
收藏  |  浏览/下载：156/0  |  提交时间：2020/01/10
Bayesian inverse problems  ensemble Kalman inversion  multifidelity polynomial chaos  surrogate modeling  
A Gradient-Enhanced l(1) Approach for the Recovery of Sparse Trigonometric Polynomials 期刊论文
COMMUNICATIONS IN COMPUTATIONAL PHYSICS, 2018, 卷号: 24, 期号: 1, 页码: 286-308
作者:  Xu, Zhiqiang;  Zhou, Tao
收藏  |  浏览/下载：142/0  |  提交时间：2019/03/05
Gradient-enhanced l(1) minimization  compressed sensing  sparse Fourier expansions  restricted isometry property  mutual incoherence  
WEIGHTED APPROXIMATE FEKETE POINTS: SAMPLING FOR LEAST-SQUARES POLYNOMIAL APPROXIMATION 期刊论文
SIAM JOURNAL ON SCIENTIFIC COMPUTING, 2018, 卷号: 40, 期号: 1, 页码: A366-A387
作者:  Guo, Ling;  Narayan, Akil;  Yan, Liang;  Zhou, Tao
收藏  |  浏览/下载：145/0  |  提交时间：2018/07/30
uncertainty quantification  least-squares approximations  Fekete points  QR decomposition