Skip to main content
Fachgebiete
Automobil + Motoren Bauwesen + Immobilien Business IT + Informatik Elektrotechnik + Elektronik Energie + Nachhaltigkeit Finance + Banking Management + Führung Marketing + Vertrieb Maschinenbau + Werkstoffe Versicherung + Risiko
DE
EN
Bücher
Zeitschriften
Kongresse
Themenseiten
Künstliche Intelligenz Organisationspsychologie Projektmanagement Marketing Smart Manufacturing
Weitere Formate
Podcasts Webinare Technik Webinare Wirtschaft Veranstaltungskalender Awards MyNewsletter Firmensuche
Kunden Login
Über Einzelzugang informieren
Über Unternehmenszugang informieren
Referenzkunden
Zukunftswerkstatt Sales Excellence 2025 | 08. Mai 2025

KI als Booster im Vertrieb

Lernen Sie von Digital-Experten, wie der gezielte Einsatz von KI-Unterstützung Ihrem Unternehmen in vielen Bereichen hilft, im Vertrieb einen Schritt voraus zu sein. Jetzt wieder live vor Ort teilnehmen in Frankfurt am Main!
Erweiterte Suche
Anmelden
nach oben
Erschienen in:
Kapitel lesen Erstes Kapitel lesen

2024 | OriginalPaper | Buchkapitel

Special Lattice and Digital Sequences for Multidimensional Air Pollution Modelling

verfasst von : Venelin Todorov, Slavi Georgiev, Ivan Dimov

Erschienen in: New Trends in the Applications of Differential Equations in Sciences

Verlag: Springer Nature Switzerland

Einloggen

Aktivieren Sie unsere intelligente Suche, um passende Fachinhalte oder Patente zu finden.

search-config
loading …

Abstract

Das Kapitel geht auf die entscheidende Rolle der Sensitivitätsbewertung bei der Bewertung von Berechnungsrahmen ein und konzentriert sich auf die Global Sensitivity Assessment (GSA) und den Sobol-Indizes-Ansatz. Es wird der Einsatz von Gittersequenzen in Quasi-Monte-Carlo-Techniken zur Verbesserung der Genauigkeit und Zuverlässigkeit numerischer Schätzungen diskutiert. Die Studie wendet diese Methoden auf das UNI-DEM-Modell an und untersucht die Sensitivität von Vorhersagen zur Luftverschmutzung auf Veränderungen menschgemachter Emissionen und chemischer Reaktionsraten. Die Forschungsergebnisse heben die überlegene Leistung von Gittersequenzen im Umgang mit hochdimensionalen Daten und kleinen Sensitivitätsindizes hervor und machen sie zu einer wertvollen Ressource für diejenigen, die sich für fortgeschrittene Berechnungsmethoden zur Modellierung der Luftverschmutzung interessieren.
KI-Generiert

Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.

Sie haben noch keine Lizenz? Dann Informieren Sie sich jetzt über unsere Produkte:

Springer Professional "Wirtschaft+Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft+Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 102.000 Bücher
  • über 537 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Maschinenbau + Werkstoffe
  • Versicherung + Risiko

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Technik"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Technik" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 390 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Automobil + Motoren
  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Elektrotechnik + Elektronik
  • Energie + Nachhaltigkeit
  • Maschinenbau + Werkstoffe




 

Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren

Springer Professional "Wirtschaft"

Online-Abonnement

Mit Springer Professional "Wirtschaft" erhalten Sie Zugriff auf:

  • über 67.000 Bücher
  • über 340 Zeitschriften

aus folgenden Fachgebieten:

  • Bauwesen + Immobilien
  • Business IT + Informatik
  • Finance + Banking
  • Management + Führung
  • Marketing + Vertrieb
  • Versicherung + Risiko




Jetzt Wissensvorsprung sichern!

Jetzt informieren
Vorheriges Kapitel A Note on the Hwang-Kim’s Universal Activation Function
Nächstes Kapitel Some Applications of the Dickson Polynomials of Higher Kind for Modeling Radiation Diagrams
Literatur
1.
Baldeaux, J.; Dick, J.; Leobacher, G.; D. Nuyens, D.; Pillichshammer, F. Efficient calculation of the worst-case error and (fast) component-by-component construction of higher order polynomial lattice rules. Numer. Algorithms 2012, 59, 403–431.
2.
I.T. Dimov, Monte Carlo methods for applied scientists, World Scientific, London, Singapore, 2008.
3.
I. T. Dimov, R. Georgieva, Tz. Ostromsky, Z. Zlatev. Variance-based Sensitivity Analysis of the Unified Danish Eulerian Model According to Variations of Chemical Rates. - In: I. Dimov, I. Faragó, and L. Vulkov (Eds.) Proc. NAA 2012, LNCS 8236, Springer, 2013, 247–254.
4.
T. Homma, A. Saltelli, Importance measures in global sensitivity analysis of nonlinear models, Reliability Engineering and System Safety 52 (1996) 1-17.
5.
Ishigami T., Homma T., An importance quantification technique in uncertainty analysis for computer models, In: Proc. First Int. Symp. on Uncertainty Modeling and Analysis (University of Maryland, USA), 1990, 398–403
6.
S. Kucherenko, B. Feil, N. Shah, W. Mauntz, The identification of model effective dimensions using global sensitivity analysis, Reliability Engineering and System Safety 96 (2011) 440-449.
7.
P. L’Ecuyer, C. Lemieux, Recent advances in randomized quasi-Monte Carlo methods, in: Dror, M., L’Ecuyer, P., Szidarovszki, F. (eds.), Modeling Uncertainty: An Examination of Stochastic Theory, Methods, and Applications, Kluwer Academic Publishers, Boston, 2002, 419-474.
8.
Y. Levitan, N. Markovich, S. Rozin, I. Sobol, On quasi-random sequences for numerical computations, USSR Comput. Math. and Math. Phys. 28(5) (1988) 755-759.
9.
H. Niederreiter, Low-discrepancy and low-dispersion sequences, Journal of Number Theory 30 (1988) 51-70.
10.
A. Saltelli, S. Tarantola, F. Campolongo, M. Ratto, Sensitivity analysis in practice: A guide to assessing scientific models, Halsted Press, New York, 2004.
11.
I.M. Sobol, Sensitivity estimates for nonlinear mathematical models, Mathematical Modeling and Computational Experiment 1(4) (1993) 407-414.
12.
I.M. Sobol, Global sensitivity indices for nonlinear mathematical models and their Monte Carlo estimates, Mathematics and Computers in Simulation, 55(1-3) (2001) 271-280.
13.
Z. Zlatev, Computer treatment of large air pollution models, KLUWER Academic Publishers, Dorsrecht-Boston-London, 1995.
14.
Z. Zlatev, I. T. Dimov, Computational and numerical challenges in environmental modelling, Elsevier, Amsterdam, 2006.
15.
Z. Zlatev, I.T. Dimov, K. Georgiev, Modeling the long-range transport of air pollutants, IEEE Computational Science and Engineering, 1(3) (1994) 45-52.
16.
Z. Zlatev, I.T. Dimov, K. Georgiev, Three-dimensional version of the Danish Eulerian model, Zeitschrift für Angewandte Mathematik und Mechanik, 76(S4) (1996) 473-476.
Metadaten
Titel
Special Lattice and Digital Sequences for Multidimensional Air Pollution Modelling
verfasst von
Venelin Todorov
Slavi Georgiev
Ivan Dimov
Copyright-Jahr
2024
Buch
New Trends in the Applications of Differential Equations in Sciences

Print ISBN: 978-3-031-53211-5

Electronic ISBN: 978-3-031-53212-2

Copyright-Jahr: 2024

DOI
https://doi.org/10.1007/978-3-031-53212-2_41

Premium Partner

    Bildnachweise