Ottimizzare le simulazioni tramite i Reduced Order Modeling e Machine Learning con Python

EnginSoft propone un corso teorico-pratico sui metodi e sulle metodologie di Reduced Order Modeling per la generazione di modelli numerici semplificati a basso impatto computazionale (chiamati Reduced Order Models – ROMs). Il corso ha lo scopo di proporre una prospettiva teorica e pratica sulla teoria e sull’applicazione dei modelli di ordine ridotto nelle discipline dell’analisi numerica avanzata e sulla generazione di modelli ridotti da dati sperimentali acquisiti dal campo. I modelli di ordine ridotto sono fondamentali per catturare la complessità di sistemi reali, consentendo allo stesso tempo una gestione a basso effort computazionale e una descrizione dei fenomeni simulati con discreti livelli di robustezza ed accuratezza.