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Karen Willcox

2002–2026 年に発表

117
論文数
19,078
被引用数
53
h 指数
95
i10 指数

被引用数

Karen Willcox の年別被引用数1999 年: 被引用 1 件2000 年: 被引用 1 件2003 年: 被引用 1 件2004 年: 被引用 6 件2005 年: 被引用 15 件2006 年: 被引用 14 件2007 年: 被引用 33 件2008 年: 被引用 49 件2009 年: 被引用 52 件2010 年: 被引用 87 件2011 年: 被引用 57 件2012 年: 被引用 64 件2013 年: 被引用 81 件2014 年: 被引用 100 件2015 年: 被引用 139 件2016 年: 被引用 176 件2017 年: 被引用 179 件2018 年: 被引用 259 件2019 年: 被引用 429 件2020 年: 被引用 592 件2021 年: 被引用 711 件2022 年: 被引用 647 件2023 年: 被引用 666 件2024 年: 被引用 689 件2025 年: 被引用 663 件2026 年: 被引用 267 件2027 年: 被引用 1 件2001〜2002 年は被引用が無いため表示していません

引用元

国・地域

この著者を引用した国・地域の世界地図アメリカ合衆国: 引用元論文 1,660 件、この内訳の 34.4%ドイツ: 引用元論文 469 件、この内訳の 9.7%中国: 引用元論文 457 件、この内訳の 9.5%イギリス: 引用元論文 281 件、この内訳の 5.8%フランス: 引用元論文 268 件、この内訳の 5.6%イタリア: 引用元論文 242 件、この内訳の 5%オランダ: 引用元論文 112 件、この内訳の 2.3%スイス: 引用元論文 111 件、この内訳の 2.3%スペイン: 引用元論文 104 件、この内訳の 2.2%カナダ: 引用元論文 91 件、この内訳の 1.9%オーストラリア: 引用元論文 71 件、この内訳の 1.5%日本: 引用元論文 71 件、この内訳の 1.5%
0%34.4%その他 18.3%

機関

分野

  • Physics and Astronomy37.7%
  • Engineering18.2%
  • Computer Science17.3%
  • Decision Sciences12%
  • Mathematics3.1%
  • Medicine2.3%
  • その他9.4%

トピック

  • Model Reduction and Neural Networks16%
  • Probabilistic and Robust Engineering Design10.3%
  • Advanced Multi-Objective Optimization Algorithms5.4%
  • Numerical methods for differential equations2.7%
  • Gaussian Processes and Bayesian Inference2.6%
  • Advanced Numerical Methods in Computational Mathematics1.9%
  • その他61.1%

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  1. A Survey of Projection-Based Model Reduction Methods for Parametric Dynamical Systems

    著者: Peter Benner, Serkan Gugercin, Karen Willcox - SIAM Review, SIAM Rev. 2015 被引用: 1,842

  2. Survey of Multifidelity Methods in Uncertainty Propagation, Inference, and Optimization

    著者: Benjamin Peherstorfer, Karen Willcox, Max D. Gunzburger - SIAM Review, SIAM Rev. 2018 被引用: 1,022

  3. Data-driven operator inference for nonintrusive projection-based model reduction

    著者: Benjamin Peherstorfer, Karen Willcox - Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 2016 被引用: 449

  4. Lift & Learn: Physics-informed machine learning for large-scale nonlinear dynamical systems

    著者: Elizabeth Qian, Boris Kramer, Benjamin Peherstorfer, Karen Willcox - Physica D Nonlinear Phenomena 2020 被引用: 264

  5. Learning physics-based models from data: perspectives from inverse problems and model reduction

    著者: Omar Ghattas, Karen Willcox - Acta Numerica, Acta Numer. 2021 被引用: 154

  6. Scaling digital twins from the artisanal to the industrial

    著者: Steven A. Niederer, Michael S. Sacks, Mark Girolami, Karen Willcox - Nature Computational Science, Nat. Comput. Sci. 2021 被引用: 221

  7. Workshop Report on Basic Research Needs for Scientific Machine Learning: Core Technologies for Artificial Intelligence

    著者: Nathan Baker, Frank Alexander, Peer‐Timo Bremer, Aric Hagberg, Yannis Kevrekidis, Habib N. Najm, Manish Parashar, Abani Patra, James A. Sethian, Stefan M. Wild, Karen Willcox, Steven Lee - USDOE Office of Science (SC) (United States) 2019 被引用: 291

  8. Online Adaptive Model Reduction for Nonlinear Systems via Low-Rank Updates

    著者: Benjamin Peherstorfer, Karen Willcox - SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM J. Sci. Comput. 2015 被引用: 229

  9. Balanced Model Reduction via the Proper Orthogonal Decomposition

    著者: Karen Willcox, J. Peraire - AIAA Journal 2002 被引用: 989

  10. Data‐driven physics‐based digital twins via a library of component‐based reduced‐order models

    著者: Michael G. Kapteyn, David J. Knezevic, D.B.P. Huynh, M. D. Tran, Karen Willcox - International Journal for Numerical Methods in Engineering 2020 被引用: 220

  11. Localized Discrete Empirical Interpolation Method

    著者: Benjamin Peherstorfer, Daniel Butnaru, Karen Willcox, Hans-Joachim Bungartz - SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM J. Sci. Comput. 2014 被引用: 271

  12. Optimal Model Management for Multifidelity Monte Carlo Estimation

    著者: Benjamin Peherstorfer, Karen Willcox, Max D. Gunzburger - SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM J. Sci. Comput. 2016 被引用: 252

  13. Operator inference for non-intrusive model reduction of systems with non-polynomial nonlinear terms

    著者: Peter Benner, Pawan Goyal, Boris Kramer, Benjamin Peherstorfer, Karen Willcox - Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 2020 被引用: 130

  14. Digital twins in mechanical and aerospace engineering

    著者: Alberto Ferrari, Karen Willcox - Nature Computational Science, Nat. Comput. Sci. 2024 被引用: 96

  15. Survey and perspective on verification, validation, and uncertainty quantification of digital twins for precision medicine

    著者: Kaan Sel, Andrea Hawkins-Daarud, Anirban Chaudhuri, Deen Osman, Ahmad Bahai, David Paydarfar, Karen Willcox, Caroline Chung, Roozbeh Jafari - npj Digital Medicine, npj Digit. Medicine 2025 被引用: 70

  16. Parameter and State Model Reduction for Large-Scale Statistical Inverse Problems

    著者: Chad Lieberman, Karen Willcox, Omar Ghattas - SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM J. Sci. Comput. 2010 被引用: 256

  17. Engineering Design with Digital Thread

    著者: Victor Singh, Karen Willcox - AIAA Journal 2018 被引用: 134

  18. Missing Point Estimation in Models Described by Proper Orthogonal Decomposition

    著者: Patricia Astrid, Siep Weiland, Karen Willcox, Ton Backx - 43rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC) (IEEE Cat. No.04CH37601) 2004 被引用: 443

  19. Model Reduction for Large-Scale Systems with High-Dimensional Parametric Input Space

    著者: Tan Bui-Thanh, Karen Willcox, Omar Ghattas - SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM J. Sci. Comput. 2008 被引用: 359

  20. Reduced Operator Inference for Nonlinear Partial Differential Equations

    著者: Elizabeth Qian, Ionut-Gabriel Farcas, Karen Willcox - SIAM Journal on Scientific Computing, SIAM J. Sci. Comput. 2022 被引用: 44

  21. Aerodynamic Data Reconstruction and Inverse Design Using Proper Orthogonal Decomposition

    著者: Tan Bui–Thanh, M. Damodaran, Karen Willcox - AIAA Journal 2004 被引用: 533

  22. Unsteady flow sensing and estimation via the gappy proper orthogonal decomposition

    著者: Karen Willcox - Computers & Fluids 2005 被引用: 454

  23. Dynamic data-driven reduced-order models

    著者: Benjamin Peherstorfer, Karen Willcox - Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering 2015 被引用: 217

  24. Nonlinear Model Order Reduction via Lifting Transformations and Proper Orthogonal Decomposition

    著者: Boris Kramer, Karen Willcox - AIAA Journal 2019 被引用: 128