Data fusion with multi-fidelity Gaussian processes for aerodynamic experimental and numerical databases - Archive ouverte HAL
Communication Dans Un Congrès Année : 2021

Data fusion with multi-fidelity Gaussian processes for aerodynamic experimental and numerical databases

Andrés F. López-Lopera
DTIS, ONERA, Université de Toulouse [Toulouse]
CV
Nathalie Bartoli
DTIS, ONERA, Université de Toulouse [Toulouse]
Thierry Lefebvre
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1075045
DTIS, ONERA, Université de Toulouse [Toulouse]
Sylvain Mouton
  • Fonction : Auteur
  • PersonId : 1082169

Domaines

Machine Learning [stat.ML]
2021_slidesSIAMCSE.pdf (10.56 Mo) Télécharger le fichier
Origine Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Andrés LOPEZ LOPERA  : Connectez-vous pour contacter le contributeur

https://hal.science/hal-03196283

Soumis le : lundi 12 avril 2021-16:37:43

Dernière modification le : mercredi 24 juillet 2024-09:31:36

Télécharger pour visualiser

Dates et versions

hal-03196283 , version 1 (12-04-2021)

Identifiants

  • HAL Id : hal-03196283 , version 1

Citer

Andrés F. López-Lopera, Nathalie Bartoli, Thierry Lefebvre, Sylvain Mouton. Data fusion with multi-fidelity Gaussian processes for aerodynamic experimental and numerical databases. SIAM Conference on Computational Science and Engineering (CSE), Mar 2021, Fort Worth (virtual), United States. ⟨hal-03196283⟩

Exporter

BibTeX XML-TEI Dublin Core DC Terms EndNote DataCite

Collections

ONERA DTIS_ONERA
158 Consultations
120 Téléchargements

Partager

More