PCAfold: Python software to generate, analyze and improve PCA-derived low-dimensional manifolds

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;Sutherland, James
Référence Combura Symposium 2021 (2021-11-10: Soesterberg, the Netherlands)
Publication Publié, 2021-10-29

Poster de conférence

Fichier(s) déposé(s) par l'encodeur

PCAfold 2.0—Novel tools and algorithms for low-dimensional manifold assessment and optimization
par Zdybal, Kamila , Armstrong, Elizabeth , Parente, Alessandro , Sutherland, James C.
Publication 2023-07-03
Manifold-informed state vector subset for reduced-order modeling
par Zdybał, Kamila , Sutherland, James C. , Parente, Alessandro
Publication 2022-07-14
On the effect of manifold topology in reduced-order modeling of turbulent combustion
par Zdybał, Kamila , Sutherland, James C. , Parente, Alessandro
Publication 2023-05-28
Cost function for low-dimensional manifold topology assessment
par Zdybal, Kamila , Armstrong, Elizabeth , Sutherland, James C. , Parente, Alessandro
Publication 2022-08-25
Reduced-order modeling with a regression-aware autoencoder
par Zdybal, Kamila , Parente, Alessandro , Sutherland, James C.
Publication 2023-02-27

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