SMT 2.0: A Surrogate Modeling Toolbox with a focus on hierarchical and mixed variables Gaussian processes

The Surrogate Modeling Toolbox (SMT) is an open-source Python package that offers a collection of surrogate modeling methods, sampling techniques, and a set of sample problems. This paper presents SMT 2.0, a major new release of SMT that introduces significant upgrades and new features to the toolbo...

Celý popis

Podrobná bibliografie

Vydáno v:	Advances in engineering software (1992) Ročník 188; číslo 103571; s. 103571
Hlavní autoři:	Saves, Paul, Lafage, Rémi, Bartoli, Nathalie, Diouane, Youssef, Bussemaker, Jasper, Lefebvre, Thierry, Hwang, John T., Morlier, Joseph, Martins, Joaquim R.R.A.
Médium:	Journal Article
Jazyk:	angličtina
Vydáno:	Elsevier 01.02.2024
Témata:	Computer Science Modeling and Simulation Gaussian process Hierarchical problems Hierarchical and mixed-categorical inputs I-GAIA Surrogate modeling Meta variables Kriging
ISSN:	0965-9978
On-line přístup:	Získat plný text
Tagy:	Přidat tag Žádné tagy, Buďte první, kdo vytvoří štítek k tomuto záznamu!