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Barajas-Solano, David A.
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1
Gaussian process regression and conditional Karhunen-Loève ..:
Yeung, Yu-Hong
;
Barajas-Solano, David A.
;
Tartakovsky, Alexandre M.
Journal of Computational Physics. 502 (2024) - p. 112788 , 2024
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
2
Conditional Karhunen–Loève regression model with Basis Adap..:
Yeung, Yu-Hong
;
Tipireddy, Ramakrishna
;
Barajas-Solano, David A.
.
Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering. 418 (2024) - p. 116487 , 2024
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
3
Physics-informed Gaussian process regression for states est..:
Tartakovsky, Alexandre M.
;
Ma, Tong
;
Barajas-Solano, David A.
.
International Journal of Forecasting. 39 (2023) 2 - p. 967-980 , 2023
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
4
Stochastically Forced Ensemble Dynamic Mode Decomposition f..:
Dylewsky, Daniel
;
Barajas-Solano, David
;
Ma, Tong
..
IEEE Access. 10 (2022) - p. 33440-33448 , 2022
Link:
https://doi.org/10.1109/..
?
5
A Kinetic Monte Carlo Approach for Simulating Cascading Tra..:
Roth, Jacob
;
Barajas-Solano, David A.
;
Stinis, Panos
..
Multiscale Modeling & Simulation. 19 (2021) 1 - p. 208-241 , 2021
Link:
https://doi.org/10.1137/..
?
6
Conditional Karhunen-Loève expansion for uncertainty quanti..:
Tipireddy, Ramakrishna
;
Barajas-Solano, David A.
;
Tartakovsky, Alexandre M.
Journal of Computational Physics. 418 (2020) - p. 109604 , 2020
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
7
Physics-informed neural networks for multiphysics data assi..:
He, QiZhi
;
Barajas-Solano, David
;
Tartakovsky, Guzel
.
Advances in Water Resources. 141 (2020) - p. 103610 , 2020
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
8
Explaining persistent incomplete mixing in multicomponent r..:
Tartakovsky, Alexandre M.
;
Barajas-Solano, David
Advances in Water Resources. 145 (2020) - p. 103729 , 2020
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
9
Physics-informed CoKriging: A Gaussian-process-regression-b..:
Yang, Xiu
;
Barajas-Solano, David
;
Tartakovsky, Guzel
.
Journal of Computational Physics. 395 (2019) - p. 410-431 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1016/..
?
10
Highly-Ccalable, Physics-Informed GANs for Learning Solutio..:
, In:
2019 IEEE/ACM Third Workshop on Deep Learning on Supercomputers (DLS)
,
Yang, Liu
;
Prabhat, Mr
;
Karniadakis, George
... - p. 1-11 , 2019
Link:
https://doi.org/10.1109/..
?
11
Efficient gHMC Reconstruction of Contaminant Release Histor:
Barajas-Solano, David A.
;
Alexander, Francis J.
;
Anghel, Marian
.
Frontiers in Environmental Science. 7 (2019) - p. , 2019
Link:
https://doi.org/10.3389/..
?
12
Probability and Cumulative Density Function Methods for the..:
Barajas-Solano, David A.
;
Tartakovsky, Alexandre M.
SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification. 6 (2018) 1 - p. 180-212 , 2018
Link:
https://doi.org/10.1137/..
?
13
Hybrid Multiscale Finite Volume Method for Advection-Diffus..:
Barajas-Solano, David A.
;
Tartakovsky, A. M.
Multiscale Modeling & Simulation. 14 (2016) 4 - p. 1341-1376 , 2016
Link:
https://doi.org/10.1137/..
?
14
Probabilistic density function method for nonlinear dynamic..:
Barajas-Solano, David A.
;
Tartakovsky, Alexandre M.
Physical Review E. 93 (2016) 5 - p. , 2016
Link:
https://doi.org/10.1103/..
?
15
Stochastic Collocation Methods for Nonlinear Parabolic Equa..:
Barajas-Solano, David A.
;
Tartakovsky, Daniel M.
SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification. 4 (2016) 1 - p. 475-494 , 2016
Link:
https://doi.org/10.1137/..
1-15