California Institute of Technology（加州理工学院）

Graph Laplacian-based Bayesian Multi-fidelity Modeling

基于图拉普拉斯的贝叶斯多保真建模

Orazio Pinti, Jeremy M. Budd, Franca Hoffmann, Assad A. Oberai

机构 * Department of Aerospace and Mechanical Engineering, University of Southern California（航空航天与机械工程系，南加州大学） ； School of Mathematics, University of Birmingham（数学学院，伯明翰大学） ； Computing and Mathematical Sciences, California Institute of Technology（计算与数学科学系，加州理工学院） 纠错

AI总结 本文提出基于图拉普拉斯的贝叶斯多保真建模方法，利用低保真数据构建先验密度并结合高保真数据提升预测精度。

Comments Published in Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Volume 435, 2025, Article 117647

Journal ref Comput. Methods Appl. Mech. Eng. 435 (2025) 117647

Extension Condition "violations" and Merge optimality constraints

扩展条件“违反”与合并最优约束

Matilde Marcolli, Richard Larson, Riny Huijbregts

机构 * Department of Mathematics（数学系） ； Department of Computing（计算系） ； Mathematical Sciences, California Institute of Technology, CA 91125, USA（数学科学，加州理工学院） ； Department of Linguistics, Stony Brook University, NY 11794-4376, USA（语言学系，石溪大学） ； Department of Linguistics, Utrecht University, Trans 10, 3512 JK Utrecht, The Netherlands（语言学系，乌得勒支大学） 纠错

AI总结 本文通过侧向合并解释多种语言现象，展示扩展条件并非必要，且最优性违反在模型中具有结构代数作用。

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