Exploration of Gibbs-Laguerre tessellations for three-dimensional stochastic modeling

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216208%3A11320%2F21%3A10430529" target="_blank" >RIV/00216208:11320/21:10430529 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

<a href="https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=CCy881Ykez" target="_blank" >https://verso.is.cuni.cz/pub/verso.fpl?fname=obd_publikace_handle&handle=CCy881Ykez</a>

DOI - Digital Object Identifier

<a href="http://dx.doi.org/10.1007/s11009-019-09757-x" target="_blank" >10.1007/s11009-019-09757-x</a>

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

Exploration of Gibbs-Laguerre tessellations for three-dimensional stochastic modeling

Popis výsledku v původním jazyce

Random tessellations are well suited for probabilistic modeling of three-dimensional (3D) grain microstructures of polycrystalline materials. The present paper is focused on so-called Gibbs-Laguerre tessellations, in which the generators of the Laguerre tessellation form a Gibbs point process. The goal is to construct an energy function of the Gibbs point process such that the resulting tessellation matches some desired geometrical properties. Since the model is analytically intractable, our main tool of analysis is stochastic simulation based on Markov chain Monte Carlo. Such simulations enable us to investigate the properties of the models, and, in the next step, to apply the knowledge gained to the statistical reconstruction of the 3D microstructure of an aluminum alloy extracted from 3D tomographic image data.

Název v anglickém jazyce

Exploration of Gibbs-Laguerre tessellations for three-dimensional stochastic modeling

Popis výsledku anglicky

Random tessellations are well suited for probabilistic modeling of three-dimensional (3D) grain microstructures of polycrystalline materials. The present paper is focused on so-called Gibbs-Laguerre tessellations, in which the generators of the Laguerre tessellation form a Gibbs point process. The goal is to construct an energy function of the Gibbs point process such that the resulting tessellation matches some desired geometrical properties. Since the model is analytically intractable, our main tool of analysis is stochastic simulation based on Markov chain Monte Carlo. Such simulations enable us to investigate the properties of the models, and, in the next step, to apply the knowledge gained to the statistical reconstruction of the 3D microstructure of an aluminum alloy extracted from 3D tomographic image data.

Druh

J_imp - Článek v periodiku v databázi Web of Science

CEP obor

—

OECD FORD obor

10103 - Statistics and probability

Projekt

<a href="/cs/project/GC17-00393J" target="_blank" >GC17-00393J: Parametrická reprezentace a stochastické 3D modelování mikrostruktury zrn polykrystalických materiálů s užitím kótovaných náhodných mozaik</a><br>

Návaznosti

P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Rok uplatnění

2021

Kód důvěrnosti údajů

S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Název periodika

Methodology and Computing in Applied Probability

ISSN

1387-5841

e-ISSN

—

Svazek periodika

23

Číslo periodika v rámci svazku

1

Stát vydavatele periodika

US - Spojené státy americké

Počet stran výsledku

25

Strana od-do

669-693

Kód UT WoS článku

000505432100001

EID výsledku v databázi Scopus

2-s2.0-85077542259