A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction | Techniques and Twinning Methodologies
Sprache: Englisch
Verlag: Springer, 2026
- Softcover
- Neu

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A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction | Techniques and Twinning Methodologies | Francisco Chinesta (u. a.) | Taschenbuch | Studies in Big Data | xvi | Englisch | 2026 | Springer | EAN 9783031875748 | Verantwortliche Person für die EU: Springer Verlag GmbH, Tiergartenstr. 17, 69121 Heidelberg, juergen[dot]hartmann[at]springer[dot]com | Anbieter: preigu.
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- Titel
- A Gentle Introduction to Data, Learning, and Model Order Reduction | Techniques and Twinning Methodologies
- Autor
- Francisco Chinesta (u. a.)
- Verlag
- Springer
- Erscheinungsjahr
- 2026
- Zustand
- Neu
- Einband
- Taschenbuch
- Sprache
- Englisch
- ISBN-10
- 3031875745
- ISBN-13
- 9783031875748
- Artikelgewicht
- 421 Gramm
- Abmessungen
- 235 x 155 x 13 mm
- Verkäuferkataloge
- Bücher
This open access book explores the latest advancements in simulation performance, driven by model order reduction, informed and augmented machine learning technologies and their combination into the so-called hybrid digital twins. It provides a comprehensive review of three key frameworks shaping modern engineering simulations: physics-based models, data-driven approaches, and hybrid techniques that integrate both. The book examines the limitations of traditional models, the role of data acquisition in uncovering underlying patterns, and how physics-informed and augmented learning techniques contribute to the development of digital twins. Organized into four sections—Around Data, Around Learning, Around Reduction, and Around Data Assimilation & Twinning—this book offers an essential resource for researchers, engineers, and students seeking to understand and apply cutting-edge simulation methodologies
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Über die Autorin bzw. den Autor
Francisco Chinesta – Professor of Computational Physics at Arts et Métiers Institute of Technology, Paris and programme director at CNRS@CREATE, Singapore. His research focuses on computational physics, model order reduction, and hybrid artificial intelligence.
Elias Cueto – Professor of Continuum Mechanics at Universidad de Zaragoza. His research covers model order reduction, artificial intelligence and computational mechanics.
Victor Champaney – Researcher at Arts et Métiers Institute of Technology, Paris. His work specializes in model order reduction, hybrid modeling and frugal AI techniques.
Chady Ghnatios – Professor of Mechanical Engineering at University of North Florida, USA. His research focuses on model order reduction, advanced simulation, machine learning and hybrid modeling.
Amine Ammar – Professor of Computational Mechanics at Arts et Métiers Institute of Technology, Angers. His expertise lies in kinetic theory models, model reduction, and computational material forming.
Nicolas Hascoët – Associate Professor at Arts et Métiers Institute of Technology, Paris. His research focuses on machine learning and data science for industrial applications.
David Gonzalez – Professor of Continuum Mechanics at Universidad de Zaragoza. His research interests include model reduction, real-time computational simulations, and physics-informed AI.
Icíar Alfaro – Associate Professor at Universidad de Zaragoza. She specializes in numerical methods, solid mechanics, and physics-informed neural networks.
Daniele Di Lorenzo – Researcher at Arts et Métiers Institute of Technology, Paris. His research focuses on inverse analysis, hybrid modeling, and digital twins for structural health monitoring.
Angelo Pasquale – Researcher in Computational Mechanics at Arts et Métiers Institute of Technology, Paris. He specializes in AI-enhanced simulations, model order reduction and multiscale modeling.
Dominique Baillargeat – Professor at the University of Limoges and Director of CNRS@CREATE at Singapore. His research focuses on high-frequency electronics, nanotechnologies, and advanced modeling and simulation techniques using Hybrid-AI.
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