Data Driven Computing with noisy material data sets

聚类分析 离群值 算法 稳健性(进化) 缩小 计算机科学 数据点 数学 熵(时间箭头) 数学优化 应用数学 人工智能 量子力学 生物化学 基因 物理 化学
作者
Trenton Kirchdoerfer,M. Ortíz
出处
期刊:Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering [Elsevier BV]
卷期号:326: 622-641 被引量:178
标识
DOI:10.1016/j.cma.2017.07.039
摘要

We formulate a Data Driven Computing paradigm, termed max-ent Data Driven Computing, that generalizes distance-minimizing Data Driven Computing and is robust with respect to outliers. Robustness is achieved by means of clustering analysis. Specifically, we assign data points a variable relevance depending on distance to the solution and on maximum-entropy estimation. The resulting scheme consists of the minimization of a suitably-defined free energy over phase space subject to compatibility and equilibrium constraints. Distance-minimizing Data Driven schemes are recovered in the limit of zero temperature. We present selected numerical tests that establish the convergence properties of the max-ent Data Driven solvers and solutions.
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