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”

Parameter identification in a probabilistic setting

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F68407700%3A21110%2F13%3A00202999" target="_blank" >RIV/68407700:21110/13:00202999 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.engstruct.2012.12.029" target="_blank" >http://dx.doi.org/10.1016/j.engstruct.2012.12.029</a>

  • DOI - Digital Object Identifier

    <a href="http://dx.doi.org/10.1016/j.engstruct.2012.12.029" target="_blank" >10.1016/j.engstruct.2012.12.029</a>

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Parameter identification in a probabilistic setting

  • Popis výsledku v původním jazyce

    The parameters to be identified are described as random variables, the randomness reflecting the uncertainty about the true values, allowing the incorporation of new information through Bayes?s theorem. Such a description has two constituents, the measurable function or random variable, and the probability measure. One group of methods updates the measure, the other group changes the function. We connect both with methods of spectral representation of stochastic problems, and introduce a computational procedure without any sampling which works completely deterministically, and is fast and reliable. Some examples we show have highly nonlinear and non-smooth behaviour and use non-Gaussian measures.

  • Název v anglickém jazyce

    Parameter identification in a probabilistic setting

  • Popis výsledku anglicky

    The parameters to be identified are described as random variables, the randomness reflecting the uncertainty about the true values, allowing the incorporation of new information through Bayes?s theorem. Such a description has two constituents, the measurable function or random variable, and the probability measure. One group of methods updates the measure, the other group changes the function. We connect both with methods of spectral representation of stochastic problems, and introduce a computational procedure without any sampling which works completely deterministically, and is fast and reliable. Some examples we show have highly nonlinear and non-smooth behaviour and use non-Gaussian measures.

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    JD - Využití počítačů, robotika a její aplikace

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    Výsledek vznikl pri realizaci vícero projektů. Více informací v záložce Projekty.

  • Návaznosti

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

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2013

  • Kód důvěrnosti údajů

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

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Engineering Structures

  • ISSN

    0141-0296

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    50

  • Číslo periodika v rámci svazku

    May

  • Stát vydavatele periodika

    GB - Spojené království Velké Británie a Severního Irska

  • Počet stran výsledku

    18

  • Strana od-do

    179-196

  • Kód UT WoS článku

    000317457000018

  • EID výsledku v databázi Scopus