Bitte benutzen Sie diese Kennung, um auf die Ressource zu verweisen: http://dx.doi.org/10.18419/opus-10785
Autor(en): Schnick, Christopher
Titel: Vergleich von Dimensionsreduktionsmethoden für Surrogate auf Dünnen Gittern
Erscheinungsdatum: 2019
Dokumentart: Abschlussarbeit (Bachelor)
Seiten: 62
URI: http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:bsz:93-opus-ds-108023
http://elib.uni-stuttgart.de/handle/11682/10802
http://dx.doi.org/10.18419/opus-10785
Zusammenfassung: Um dem Fluch der Dimensionalität, der bei der Modellierung hochdimensionaler Probleme auftritt, entgegenzuwirken, ist eine Möglichkeit die Verwendung von Dimensionsreduktionsmethoden. Diese haben das Ziel, das originale Modell in ein geringer-dimensionales Modell umzuwandeln und dabei nur möglichst wenig an Genauigkeit einzubüßen. Dafür gibt es viele unterschiedliche Dimensionsreduktionsmethoden, von denen einige ausgewählte Methoden wie ANOVA, Active Subspaces und die Hauptkomponentenanalyse in dieser Arbeit vorgestellt werden. Anschließend wird deren Qualität durch Anwendung auf verschiedene Problemstellungen untersucht und verglichen.
Enthalten in den Sammlungen:05 Fakultät Informatik, Elektrotechnik und Informationstechnik

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