Epistemic and Aleatoric Uncertainty Quantification and Surrogate Modelling in 
High-Performance Multiscale Plasma Physics Simulations

Yudin, Y.; Coster, D.; Toussaint, U. von; Jenko, F.

doi:10.1007/978-3-031-36027-5_45

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Konferenzbeitrag

Epistemic and Aleatoric Uncertainty Quantification and Surrogate Modelling in High-Performance Multiscale Plasma Physics Simulations

MPG-Autoren

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Yudin, Y.
Tokamak Theory (TOK), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons108886

Coster, D.
Tokamak Theory (TOK), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons110652

Toussaint, U. von
Numerical Methods in Plasma Physics (NMPP), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;

/persons/resource/persons109509

Jenko, F.
Tokamak Theory (TOK), Max Planck Institute for Plasma Physics, Max Planck Society;
External Organizations;

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https://doi.org/10.1007/978-3-031-36027-5_45
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Zitation

Yudin, Y., Coster, D., Toussaint, U. v., & Jenko, F. (2023). Epistemic and Aleatoric Uncertainty Quantification and Surrogate Modelling in High-Performance Multiscale Plasma Physics Simulations. In J. Mikyska, C. v. Mulatier, M. Paszynski, V. V. Krzhizhanovskaya, J. J. Dongarra, & P. M. A. Sloot (Eds.), Computational Science – ICCS 2023 (pp. 572-586). Cham: Springer.

Zitierlink: https://hdl.handle.net/21.11116/0000-000D-7124-B

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