Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Compressible fluid motion with uncertain data

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F67985840%3A_____%2F22%3A00560367" target="_blank" >RIV/67985840:_____/22:00560367 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="https://doi.org/10.1007/s00021-022-00727-x" target="_blank" >https://doi.org/10.1007/s00021-022-00727-x</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1007/s00021-022-00727-x" target="_blank" >10.1007/s00021-022-00727-x</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Compressible fluid motion with uncertain data

  • Popis výsledku v původním jazyce

    We propose a suitable analytical framework to perform numerical analysis of problems arising in compressible fluid models with uncertain data. We discuss both weak and strong stochastic approach, where the former is based on the knowledge of the mere distribution (law) of the random data typical for the Monte-Carlo and related methods, while the latter assumes the data to be known as a random variable on a given probability space aiming at obtaining the associated solution in the same form. As an example of the strong approach, we discuss the stochastic collocation method based on a piecewise constant approximation of the random data.

  • Název v anglickém jazyce

    Compressible fluid motion with uncertain data

  • Popis výsledku anglicky

    We propose a suitable analytical framework to perform numerical analysis of problems arising in compressible fluid models with uncertain data. We discuss both weak and strong stochastic approach, where the former is based on the knowledge of the mere distribution (law) of the random data typical for the Monte-Carlo and related methods, while the latter assumes the data to be known as a random variable on a given probability space aiming at obtaining the associated solution in the same form. As an example of the strong approach, we discuss the stochastic collocation method based on a piecewise constant approximation of the random data.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>imp</sub> - Článek v periodiku v databázi Web of Science

  • CEP obor

  • OECD FORD obor

    10101 - Pure mathematics

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GA21-02411S" target="_blank" >GA21-02411S: Řešení nekorektních úloh pohybu stlačitelných tekutin</a><br>

  • Návaznosti

    I - Institucionalni podpora na dlouhodoby koncepcni rozvoj vyzkumne organizace

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2022

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Journal of Mathematical Fluid Mechanics

  • ISSN

    1422-6928

  • e-ISSN

    1422-6952

  • Svazek periodika

    24

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CH - Švýcarská konfederace

  • Počet stran výsledku

    17

  • Strana od-do

    96

  • Kód UT WoS článku

    000838642400001

  • EID výsledku v databázi Scopus

    2-s2.0-85135841719