Error bounds for model reduction of feedback-controlled linear stochastic dynamics on Hilbert spaces
von Simon Becker, Carsten Hartmann, Martin Redmann, Lorenz Richter
Jahr:
2019
Publikation:
eprint arXiv:1912.06113
Abstrakt:
We analyze structure-preserving model order reduction methods for Ornstein-Uhlenbeck processes and linear S(P)DEs with multiplicative noise based on balanced truncation. For the first time, we include in this study the analysis of non-zero initial conditions.
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Brief introduction of the dida co-author(s) and relevance for dida's ML developments.
Dr. Lorenz Richter
Aus der Stochastik und Numerik kommend (FU Berlin), beschäftigt sich der Mathematiker seit einigen Jahren mit Deep-Learning-Algorithmen. Neben seinem Faible für die Theorie hat er in den letzten 10 Jahren diverse Data Science-Probleme praktisch gelöst. Lorenz leitet das Machine-Learning-Team.