Reduced basis solver for stochastic Galerkin formulation of Darcy flow with uncertain material parameters
Identifikátory výsledku
Kód výsledku v IS VaVaI
<a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68145535%3A_____%2F23%3A00571877" target="_blank" >RIV/68145535:_____/23:00571877 - isvavai.cz</a>
Nalezeny alternativní kódy
RIV/61989100:27240/23:10257405
Výsledek na webu
<a href="https://dml.cz/bitstream/handle/10338.dmlcz/703184/PANM_21-2022-1_5.pdf" target="_blank" >https://dml.cz/bitstream/handle/10338.dmlcz/703184/PANM_21-2022-1_5.pdf</a>
DOI - Digital Object Identifier
<a href="http://dx.doi.org/10.21136/panm.2022.02" target="_blank" >10.21136/panm.2022.02</a>
Alternativní jazyky
Jazyk výsledku
angličtina
Název v původním jazyce
Reduced basis solver for stochastic Galerkin formulation of Darcy flow with uncertain material parameters
Popis výsledku v původním jazyce
In this contribution, we present a solution to the stochastic Galerkin (SG) matrix equations coming from the Darcy flow problem with uncertain material coefficients in the separable form. The SG system of equations is kept in the compressed tensor form and its solution is a very challenging task. Here, we present the reduced basis (RB) method as a solver which looks for a low-rank representation of the solution. The construction of the RB consists of iterative expanding of the basis using Monte Carlo sampling. We discuss the setting of the sampling procedure and an efficient solution of multiple similar systems emerging during the sampling procedure using deflation. We conclude with a demonstration of the use of SG solution for forward uncertainty quantification.
Název v anglickém jazyce
Reduced basis solver for stochastic Galerkin formulation of Darcy flow with uncertain material parameters
Popis výsledku anglicky
In this contribution, we present a solution to the stochastic Galerkin (SG) matrix equations coming from the Darcy flow problem with uncertain material coefficients in the separable form. The SG system of equations is kept in the compressed tensor form and its solution is a very challenging task. Here, we present the reduced basis (RB) method as a solver which looks for a low-rank representation of the solution. The construction of the RB consists of iterative expanding of the basis using Monte Carlo sampling. We discuss the setting of the sampling procedure and an efficient solution of multiple similar systems emerging during the sampling procedure using deflation. We conclude with a demonstration of the use of SG solution for forward uncertainty quantification.
Klasifikace
Druh
D - Stať ve sborníku
CEP obor
—
OECD FORD obor
10102 - Applied mathematics
Návaznosti výsledku
Projekt
<a href="/cs/project/TK02010118" target="_blank" >TK02010118: Predikce vlastností EDZ s vlivem na bezpečnost a spolehlivost hlubinného úložiště radioaktivního odpadu.</a><br>
Návaznosti
P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)
Ostatní
Rok uplatnění
2023
Kód důvěrnosti údajů
S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů
Údaje specifické pro druh výsledku
Název statě ve sborníku
Programs and Algorithms of Numerical Mathematics 21 : Proceedings of Seminar
ISBN
978-80-85823-73-8
ISSN
—
e-ISSN
—
Počet stran výsledku
10
Strana od-do
15-24
Název nakladatele
Institute of Mathematics CAS Prague
Místo vydání
Praha
Místo konání akce
Jablonec nad Nisou
Datum konání akce
19. 6. 2022
Typ akce podle státní příslušnosti
EUR - Evropská akce
Kód UT WoS článku
—