Data-Driven Surrogate Models for Dynamical Systems

Dietrich, Felix

Mathematik

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Original title:: Data-Driven Surrogate Models for Dynamical Systems
Translated title:: Datengetriebene Ersatzmodelle für Dynamische Systeme
Author:: Dietrich, Felix
Year:: 2017
Document type:: Dissertation
Faculty/School:: Fakultät für Mathematik
Advisor:: Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.)
Referee:: Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.); Köster, Gerta (Prof. Dr.)
Language:: en
Subject group:: DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik
TUM classification:: MAT 650d; DAT 780d
Abstract:: The dissertation introduces the concept of data-driven surrogate models for dynamical systems. The state space and the dynamic of the models are reconstructed from observation data, through the theorem of Takens. The work is focused on the construction of macroscopic models from observations of the microscopic scale. Approximation error and storage efficiency are analyzed, and five examples demonstrate the concept in comparison with state of the art approaches.
Translated abstract:: Die Dissertation führt das Konzept datengetriebener Ersatzmodelle für dynamische Systeme ein. Der Zustandsraum und die Dynamik der Modelle werden aus Beobachtungsdaten rekonstruiert, dies gelingt über den Satz von Takens. Ein Fokus liegt auf der Konstruktion makroskopischer Modelle aus Beobachtungen der mikroskopischen Ebene. Der Approximationsfehler sowie der Speicherverbrauch werden analysiert, und fünf Anwendungsszenarien demonstrieren das Konzept im Vergleich mit Standardansätzen.
WWW:: https://mediatum.ub.tum.de/?id=1356533
Date of submission:: 13.04.2017
Oral examination:: 13.07.2017
File size:: 9223463 bytes
Pages:: 142
Urn (citeable URL):: https://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:91-diss-20170713-1356533-1-0
Last change:: 27.07.2017
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