Logo video2dn
  • Сохранить видео с ютуба
  • Категории
    • Музыка
    • Кино и Анимация
    • Автомобили
    • Животные
    • Спорт
    • Путешествия
    • Игры
    • Люди и Блоги
    • Юмор
    • Развлечения
    • Новости и Политика
    • Howto и Стиль
    • Diy своими руками
    • Образование
    • Наука и Технологии
    • Некоммерческие Организации
  • О сайте

Скачать или смотреть Global Sensitivity Analysis - Saman Razavi

  • Mayeul Kauffmann
  • 2017-05-16
  • 5217
Global Sensitivity Analysis - Saman Razavi
Sensitivity AnalysisJRCstatisticsvariogram
  • ok logo

Скачать Global Sensitivity Analysis - Saman Razavi бесплатно в качестве 4к (2к / 1080p)

У нас вы можете скачать бесплатно Global Sensitivity Analysis - Saman Razavi или посмотреть видео с ютуба в максимальном доступном качестве.

Для скачивания выберите вариант из формы ниже:

  • Информация по загрузке:

Cкачать музыку Global Sensitivity Analysis - Saman Razavi бесплатно в формате MP3:

Если иконки загрузки не отобразились, ПОЖАЛУЙСТА, НАЖМИТЕ ЗДЕСЬ или обновите страницу
Если у вас возникли трудности с загрузкой, пожалуйста, свяжитесь с нами по контактам, указанным в нижней части страницы.
Спасибо за использование сервиса video2dn.com

Описание к видео Global Sensitivity Analysis - Saman Razavi

The JRC's Sensitivity Analysis group (SAMO) presents
"A New Framework for Comprehensive, Efficient, and Robust Global Sensitivity Analysis", by Saman Razavi, University of Saskatchewan.
Seminar at the European Commision Joint Research Centre (JRC) – Ispra – 2 May 2017.

This presentation provides an overview of the theory and application of a new framework for Global Sensitivity Analysis (GSA), called Variogram Analysis of Response Surfaces (VARS). VARS utilizes the concepts of variograms and covariograms to characterize a spectrum of sensitivity-related information across the model factor space. VARS is a general framework with explicit theoretical relationships with variance-based (e.g., Sobol) and derivative-based (e.g, Morris) approaches to GSA, while being highly efficient and statistically robust. This presentation also discusses strategies for improved convergence and robustness of GSA, and to this end, introduces a sequential sampling algorithm, called Progressive Latin Hypercube Sampling (PLHS), which allows progressively increasing the sample size, while maintaining the required distributional properties.

Saman Razavi received his PhD degree (2013) in civil engineering from the University of Waterloo, Ontario, and his MSc (2004) and BSc (2002) degrees in civil engineering from Amirkabir University and Iran University of Science and Technology in Iran. His research interests include environmental and water resources systems analysis, hydrologic modelling, single and multiple-objective optimization, sensitivity and uncertainty analysis, and climate change and impacts on hydrology and water resources.
Seminar organiser: William BECKER
Video recording, audio and video editing: Mayeul KAUFFMANN

Комментарии

Информация по комментариям в разработке

Похожие видео

  • О нас
  • Контакты
  • Отказ от ответственности - Disclaimer
  • Условия использования сайта - TOS
  • Политика конфиденциальности

video2dn Copyright © 2023 - 2025

Контакты для правообладателей [email protected]