Bayesian optimization approach to quantify the effect of input parameter uncertainty on predictions of numerical physics simulations
McCallum, Samuel G.; Lerpinière, James E.; Jensen, Kjeld O.; Friederich, Pascal
1,2; Walker, Alison B.
1 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
1,2; Walker, Alison B.1 Institut für Theoretische Informatik (ITI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
2 Institut für Nanotechnologie (INT), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
| Zugehörige Institution(en) am KIT | Institut für Nanotechnologie (INT) Institut für Theoretische Informatik (ITI) |
| Publikationstyp | Zeitschriftenaufsatz |
| Publikationsdatum | 01.12.2023 |
| Sprache | Englisch |
| Identifikator | ISSN: 2770-9019 KITopen-ID: 1000164830 |
| HGF-Programm | 43.31.01 (POF IV, LK 01) Multifunctionality Molecular Design & Material Architecture |
| Erschienen in | APL Machine Learning |
| Band | 1 |
| Heft | 4 |
| Vorab online veröffentlicht am | 01.11.2023 |
| Nachgewiesen in | OpenAlex Dimensions |
| Globale Ziele für nachhaltige Entwicklung |