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抛物型逆问题的贝叶斯推理与高斯过程先验的一致性。 (英语) Zbl 1487.80018号

小结:我们考虑热方程中恢复吸收项(f>0)的统计非线性逆问题\[\开始{个案例}\partial_tu-\frac{1}{2}\Delta u+fu=0&\quad\text{on}\mathcal{O}\times(0,\mathbf{t})\\u=g&\quad\text{on}\partial\mathcal{O}\times(0,\mathbf{T})\\u(\cdot,0)=u_0&\quad\text{on}\partial\mathcal{O},\结束{cases}\]其中,\(mathcal{O}\in\mathbb{R}^d)是有界域,\(mathbf{T}<\infty)是固定时间,并且\(g,u_0)是分别描述边界值和初值的足够光滑函数。数据由(mathcal{O}times(0,mathbf{T})上解(u_f)的离散噪声点计算组成。我们研究了基于一大类高斯过程先验的贝叶斯非参数过程的统计性能。我们表明,随着测量次数的增加,得到的后验分布集中在生成数据的真实参数周围,并导出了相关后验均值重建误差的收敛速度。我们还考虑了收缩率的最优性,并证明了从数据推断(f)的极小极大收敛率的一个下界,并且证明了在截断高斯先验下可以实现最优速率。

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80A23型 热力学和传热中的反问题
35K05美元 热量方程式
35兰特 PDE的反问题
62英尺15英寸 贝叶斯推断
60克15 高斯过程
62C20个 统计决策理论中的Minimax过程
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