Machine-Learning-Based Forecasting of Cosmological Simulations using Next Generation Reservoir Computing

Assadollah, Ali (2026) Machine-Learning-Based Forecasting of Cosmological Simulations using Next Generation Reservoir Computing. Masterarbeit, Ludwig-Maximilians-Universität München.

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2MB

elib-URL des Eintrags:

https://elib.dlr.de/224509/

Dokumentart:

Hochschulschrift (Masterarbeit)

Titel:

Machine-Learning-Based Forecasting of Cosmological Simulations using Next Generation Reservoir Computing

Autoren:

Autoren	Institution oder E-Mail-Adresse	Autoren-ORCID-iD	ORCID Put Code
Assadollah, Ali	assadollahali (at) yahoo.com	NICHT SPEZIFIZIERT	NICHT SPEZIFIZIERT

DLR-Supervisor:

Beitragsart	DLR-Supervisor	Institution oder E-Mail-Adresse	DLR-Supervisor-ORCID-iD
Thesis advisor	Räth, Christoph	Christoph.Raeth (at) dlr.de	NICHT SPEZIFIZIERT

Datum:

2026

Open Access:

Seitenanzahl:

Status:

veröffentlicht

Stichwörter:

Machine Learning, Reservoir Computing, Forecasting, Cosmology, Galaxy Distribution

Institution:

Ludwig-Maximilians-Universität München

Abteilung:

Fakultät für Physik

HGF - Forschungsbereich:

keine Zuordnung

HGF - Programm:

keine Zuordnung

HGF - Programmthema:

keine Zuordnung

DLR - Schwerpunkt:

Digitalisierung

DLR - Forschungsgebiet:

D KIZ - Künstliche Intelligenz

DLR - Teilgebiet (Projekt, Vorhaben):

D - Kurzstudien [KIZ]

Standort:

Oberpfaffenhofen

Institute & Einrichtungen:

Institut für Frontier Materials auf der Erde und im Weltraum > Digital integrierte Mikrostruktur und Mechanik

Hinterlegt von:

Räth, Christoph

Hinterlegt am:

18 Mai 2026 10:18

Letzte Änderung:

18 Mai 2026 10:18

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