Solving the stochastic Burgers equation with a sensitivity derivative-driven Monte Carlo method

HAUSEUX, Paul; HALE, Jack; BORDAS, Stéphane

doi:10.6084/m9.figshare.3561306

Télécharger

Logiciel (Développements informatiques)

Solving the stochastic Burgers equation with a sensitivity derivative-driven Monte Carlo method

HAUSEUX, Paul; HALE, Jack; BORDAS, Stéphane

n.d.

Permalien
https://hdl.handle.net/10993/28433

DOI
10.6084/m9.figshare.3561306

Documents (1)Envoyer vers Détails Statistiques Bibliographie Publications similaires

Documents

Texte intégral

blank.txt

Postprint Éditeur (45 B)

Télécharger

Tous les documents dans ORBilu sont protégés par une licence d'utilisation.

Envoyer vers

RIS BibTex APA Chicago Permalink X Linkedin

Détails

Résumé :

[en] Please see the links below for complete information.

Disciplines :

Mathématiques

Auteur, co-auteur :

HAUSEUX, Paul ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Communication (FSTC) > Engineering Research Unit

HALE, Jack ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Communication (FSTC) > Engineering Research Unit

BORDAS, Stéphane ; University of Luxembourg > Faculty of Science, Technology and Communication (FSTC) > Engineering Research Unit

Langue du document :

Anglais

Titre :

Solving the stochastic Burgers equation with a sensitivity derivative-driven Monte Carlo method

Date de publication/diffusion :

n.d.

Date de création :

2016-09

Description technique :

Code to solve a 1D stochastic viscous Burgers equation using a sensitivity derivative-driven Monte Carlo method.

Focus Area :

Computational Sciences

URL complémentaire :

http://figshare.com/articles/Solving_the_stochastic_Burgers_equation_with_a_sensitivity_derivative-driven_Monte-Carlo_method/3561306

Projet européen :

FP7 - 279578 - REALTCUT - Towards real time multiscale simulation of cutting in non-linear materials with applications to surgical simulation and computer guided surgery

Organisme subsidiant :

CE - Commission Européenne
European Union

Disponible sur ORBilu :

depuis le 20 septembre 2016

Statistiques

Nombre de vues

278 (dont 17 Unilu)

Nombre de téléchargements

82 (dont 0 Unilu)

Voir plus de statistiques

citations OpenAlex