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Original title:
Context-aware Model Hierarchies for Higher-dimensional Uncertainty Quantification 
Translated title:
Kontextsensitive Modellhierarchien für Quantifizierung der höherdimensionalen Unsicherheit 
Year:
2020 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Informatik 
Advisor:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.) 
Referee:
Bungartz, Hans-Joachim (Prof. Dr.); Willcox, Karen E. (Prof., Ph.D.) 
Language:
en 
Subject group:
DAT Datenverarbeitung, Informatik; MAT Mathematik; NAT Naturwissenschaften (allgemein) 
Keywords:
context-aware model hierarchies, adaptivity, uncertainty propagation, Bayesian inference, plasma microinstability analysis, fluid-structure interaction 
Translated keywords:
kontextsensitive Modellhierarchien, Adaptivität, Unsicherheitsausbreitung, Bayes'sche Inferenz, Plasma-Mikroinstabilitätsanalyse, Fluid-Struktur-Wechselwirkung 
TUM classification:
MAT 650d; DAT 780d 
Abstract:
We formulate four novel context-aware algorithms based on model hierarchies aimed to enable an efficient quantification of uncertainty in complex, computationally expensive problems, such as fluid-structure interaction and plasma microinstability simulations. Our results show that our algorithms are more efficient than standard approaches and that they are able to cope with the challenges of quantifying uncertainty in higher-dimensional, complex problems. 
Translated abstract:
Wir formulieren vier kontextsensitive Algorithmen auf der Grundlage von Modellhierarchien um eine effiziente Quantifizierung der Unsicherheit bei komplexen, rechenintensiven Problemen zu ermöglichen, wie Fluid-Struktur-Wechselwirkungs- und Plasma-Mikroinstabilitätssimulationen. Unsere Ergebnisse zeigen, dass unsere Algorithmen effizienter als Standardansätze sind und die Herausforderungen der Quantifizierung der Unsicherheit in höherdimensionalen, komplexen Problemen bewältigen können. 
Oral examination:
29.05.2020 
File size:
12058638 bytes 
Pages:
260 
Last change:
10.09.2020