Uncertainty quantification of kinetic models using adjoint-driven active subspace algorithms - CNRS - Centre national de la recherche scientifique Accéder directement au contenu
Article Dans Une Revue Proceedings of the Combustion Institute Année : 2023

Uncertainty quantification of kinetic models using adjoint-driven active subspace algorithms

Moataz Sabry
Taraneh Sayadi
Fichier principal
Vignette du fichier
Active_Subspace-5.pdf (916.07 Ko) Télécharger le fichier
Origine : Fichiers produits par l'(les) auteur(s)

Dates et versions

hal-03852538 , version 1 (15-11-2022)

Identifiants

Citer

Ahmed Hassan, Moataz Sabry, Vincent Le Chenadec, Taraneh Sayadi. Uncertainty quantification of kinetic models using adjoint-driven active subspace algorithms. Proceedings of the Combustion Institute, 2023, 39 (4), pp.5209-5218. ⟨10.1016/j.proci.2022.07.177⟩. ⟨hal-03852538⟩
20 Consultations
43 Téléchargements

Altmetric

Partager

Gmail Facebook X LinkedIn More