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Adaptive multi-fidelity polynomial chaos approach to Bayesian inference in inverse problems 期刊论文
JOURNAL OF COMPUTATIONAL PHYSICS, 2019, 卷号: 381, 页码: 110-128
作者:  Yan, Liang;  Zhou, Tao
收藏  |  浏览/下载：166/0  |  提交时间：2019/03/11
Bayesian inverse problems  Multi-fidelity polynomial chaos  Surrogate modeling  Markov chain Monte Carlo  
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  
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