On simulation of cross correlated random fields using series expansion methods

Kód výsledku v IS VaVaI

<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F00216305%3A26110%2F09%3APU86035" target="_blank" >RIV/00216305:26110/09:PU86035 - isvavai.cz</a>

Výsledek na webu

—

DOI - Digital Object Identifier

—

Jazyk výsledku

angličtina

Název v původním jazyce

On simulation of cross correlated random fields using series expansion methods

Popis výsledku v původním jazyce

A practical framework for generating cross correlated fields with a specified marginal distribution function, an autocorrelation function and cross correlation coefficients is presented in the paper. The approach relies on well known series expansion methods for simulation of a Gaussian random field. The proposed method requires all cross correlated fields over the domain to share an identical autocorrelation function and the cross correlation structure between each pair of simulated fields to be simplydefined by a cross correlation coefficient. Such relations result in specific properties of eigenvectors of covariance matrices of discretized field over the domain. These properties are used to decompose the eigenproblem which must normally be solved in computing the series expansion into two smaller eigenproblems. Such decomposition represents a significant reduction of computational effort. Non-Gaussian components of a multivariate random field are proposed to be simulated via memory

Název v anglickém jazyce

On simulation of cross correlated random fields using series expansion methods

Popis výsledku anglicky

A practical framework for generating cross correlated fields with a specified marginal distribution function, an autocorrelation function and cross correlation coefficients is presented in the paper. The approach relies on well known series expansion methods for simulation of a Gaussian random field. The proposed method requires all cross correlated fields over the domain to share an identical autocorrelation function and the cross correlation structure between each pair of simulated fields to be simplydefined by a cross correlation coefficient. Such relations result in specific properties of eigenvectors of covariance matrices of discretized field over the domain. These properties are used to decompose the eigenproblem which must normally be solved in computing the series expansion into two smaller eigenproblems. Such decomposition represents a significant reduction of computational effort. Non-Gaussian components of a multivariate random field are proposed to be simulated via memory

Druh

D - Stať ve sborníku

CEP obor

JM - Inženýrské stavitelství

OECD FORD obor

—

Projekt

<a href="/cs/project/KJB201720902" target="_blank" >KJB201720902: Rozvoj numerických metod analýzy problémů stochastické výpočtové mechaniky</a><br>

Návaznosti

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

Rok uplatnění

2009

Kód důvěrnosti údajů

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

Název statě ve sborníku

Engineering mechanics 2009

ISBN

978-80-86246-35-2

ISSN

—

e-ISSN

—

Počet stran výsledku

13

Strana od-do

—

Název nakladatele

Neuveden

Místo vydání

Svratka, Česká republika

Místo konání akce

Svratka

Datum konání akce

11. 5. 2009

Typ akce podle státní příslušnosti

EUR - Evropská akce

Kód UT WoS článku

—