【Talk】Stochastic Simulation, Modeling & Optimization of Complex Systems via Parameterized Model Reduction
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Time : 10:30am-12:00pm, April 29, 2014
Venue : ED528, Engineering Building 4, National Chiao Tung University
Prof. Luca Daniel
Massachusetts Institute of Technology
Abstract
Many complex systems developed by engineers (e.g. iPads, sensor body networks, power delivery networks, magnetic resonance imaging machines) or found in nature (e.g. the human cardiovascular system, or the geophysical oil/water/gas reservoir networks) can be viewed as large collections of interconnected dynamical system components The performance or characteristics of each individual component critically depend on what engineers or scientist refer to as “second order effects”, and can be captured only by resorting to accurate partial differential equation descriptions (e.g. Poisson, Maxwell, Navier-Stokes equations etc…). In addition, such components are often affected by random uncertainties in parameters and in geometries. In the first part of this talk I will illustrate how recent advances in computational techniques have made it possible to quantify efficiently and accurately the effect of second order effects and random uncertainties in individual system components. In the second part of this talk I will show how parameterized model order reduction techniques are beginning to enable the efficient simulation, design and optimization of “entire” complex networks of interconnected dynamical systems. Examples of complex systems analysis and optimization will be presented from the electrical engineering world including network of integrated circuit interconnect, RF inductors, micro-electro-mechanical sensors, low noise RF amplifiers, and power amplifiers, as well as city/state wide power distribution grids. At the end of the talk I will outline how the same stochastic field solver and parameterized compact dynamical modeling techniques used for designing complex electronic systems can be used to handle complex systems in other fields (e.g. to control undesired local heat deposition in human tissues by the RF power used in high resolution MRI machines, or to diagnose diseases of the human cardiovascular system, or to enable water/oil/gas reservoir exploration.)
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【摘要】
本影片幫大家整理了在初學微分方程時,會碰到的一些微分方程的大部分常考題型及其解法,重點在於分類與公式記憶,沒有推導公式是怎麽來的
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EP01:向量微積分重點整理 (https://youtu.be/x9Z23o_Z5sQ)
EP02:泰勒展開式說明與應用 (https://youtu.be/SByv7fMtMTY)
EP03:級數審斂法統整與習題 (https://youtu.be/qXCdZF8CV7o)
EP04:積分技巧統整 (https://youtu.be/Ioxd9eh6ogE)
EP05:極座標統整與應用 (https://youtu.be/ksy3siNDzH0)
EP06:極限嚴格定義題型 + 讀書方法分享 (https://youtu.be/9ItI09GTtNQ)
EP07:常見的一階微分方程題型及解法 👈 目前在這裡
EP08:重製中
EP09:反函數定理與隱函數定理 (https://youtu.be/9CPpcIVLz7c)
EP10:多變數求極值與 Lagrange 乘子法 (https://youtu.be/XsOmQOTzdSA)
EP11:Laplace 轉換 (https://youtu.be/GZRWgcY5i6Y)
EP12:Fourier 級數與 Fourier 轉換 (https://youtu.be/85q-2nInw7Y)
EP13:換變數定理與 Jacobian 行列式 (https://youtu.be/7z4ad1I0b7o)
EP14:Cayley-Hamilton 定理 & 極小多項式 (https://youtu.be/9c-lCLV4F0M)
EP15:極限、微分和積分次序交換的條件 (https://youtu.be/QRkGLK7Iw4c)
EP16:機率密度函數 (上) (https://youtu.be/PR1NSAOP_Z0)
EP17:機率密度函數 (下) (https://youtu.be/tDQ3o8uQ_Ks)
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