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2012 | OriginalPaper | Buchkapitel

Parametric Model Order Reduction by Neighbouring Subspaces

verfasst von : Kynthia Stavrakakis, Tilmann Wittig, Wolfgang Ackermann, Thomas Weiland

Erschienen in: Scientific Computing in Electrical Engineering SCEE 2010

Verlag: Springer Berlin Heidelberg

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Electrodynamic field simulations in the frequency domain typically require the solution of large linear systems. Model Order Reduction (MOR) techniques offer a fast approach to approximate the system impedance with respect to the frequency parameter. Most commonly, MOR via projection is applied associated with certain Krylov projection matrices. During the design process it is desirable to vary specified parameters like the frequency, geometry details as well as material parameters, giving rise to multivariate dynamical systems. In this work, a multivariate MOR method is presented for parameterized systems based on the Finite Integration Technique (FIT). It utilizes the observation, that for small parameter variations the matrices associated with the univariate MOR differ only slightly. Thus, the multivariate MOR method is deduced from the usage of specified univariate subspaces.

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Metadaten
Titel
Parametric Model Order Reduction by Neighbouring Subspaces
verfasst von
Kynthia Stavrakakis
Tilmann Wittig
Wolfgang Ackermann
Thomas Weiland
Copyright-Jahr
2012
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-642-22453-9_47