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Machine Learning for Model Order Reduction - Mohamed, Khaled Salah

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        Avis sur Machine Learning For Model Order Reduction de Mohamed, Khaled Salah Format Broché  - Livre Littérature Générale

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        Présentation Machine Learning For Model Order Reduction de Mohamed, Khaled Salah Format Broché

         - Livre Littérature Générale

        Livre Littérature Générale - Mohamed, Khaled Salah - 01/01/2019 - Broché - Langue : Anglais

        . .

      • Auteur(s) : Mohamed, Khaled Salah
      • Editeur : Springer International Publishing Ag
      • Langue : Anglais
      • Parution : 01/01/2019
      • Format : Moyen, de 350g à 1kg
      • Nombre de pages : 108
      • Expédition : 178
      • Dimensions : 23.5 x 15.5 x 0.7
      • ISBN : 3030093077



      • Résumé :
        This Book discusses machine learning for model order reduction, which can be used in modern VLSI design to predict the behavior of an electronic circuit, via mathematical models that predict behavior. The author describes techniques to reduce significantly the time required for simulations involving large-scale ordinary differential equations, which sometimes take several days or even weeks. This method is called model order reduction (MOR), which reduces the complexity of the original large system and generates a reduced-order model (ROM) to represent the original one. Readers will gain in-depth knowledge of machine learning and model order reduction concepts, the tradeoffs involved with using various algorithms, and how to apply the techniques presented to circuit simulations and numerical analysis.

        Introduces machine learning algorithms at the architecture level and the algorithm levels of abstraction...

        Biographie:
        Presents machine learning algorithms in depth, but simply...

        Sommaire:
        Describes new, hybrid solutions for model order reduction...

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