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arXiv: Computational Engineering, Finance, and Science - 最新文献
YIELD OPTIMIZATION BASED ON ADAPTIVE NEWTON-MONTE CARLO AND POLYNOMIAL SURROGATES
Pub Date : 2020-10-11 DOI: 10.1615/int.j.uncertaintyquantification.2020033344 Mona Fuhrländer, Niklas Georg, U. Römer, S. SchöpsENHANCED ADAPTIVE SURROGATE MODELS WITH APPLICATIONS IN UNCERTAINTY QUANTIFICATION FOR NANOPLASMONICS
Pub Date : 2018-07-19 DOI: 10.1615/int.j.uncertaintyquantification.2020031727 Niklas Georg, Dimitrios Loukrezis, U. Römer, S. SchöpsOn an implicit return-mapping operator in Mohr-Coulomb plasticity and its derivation via subdifferential theory
Pub Date : 2015-08-29 DOI: 10.1002/zamm.201600215 S. Sysala, M. Čermák
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