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佩德雷切尔，B。；Kaltenbacher，B。；O.普费勒。

随机状态空间模型中的参数识别和不确定性量化及其在纹理分析中的应用。 （英语） Zbl 1480.60080号

申请。数字。数学。 146, 38-54 (2019).
摘要：本文提出了一个计算框架，该框架能够在基于随机过程的状态空间模型中进行有效和稳健的参数识别以及不确定性量化。对于优化，采用基于系统相应福克-普朗克方程的最大似然法。梯度信息通过基于优化问题拉格朗日的伴随方法包含。为了量化模型参数的最大后验概率估计的不确定性，实现了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗模拟的贝叶斯推理方法，并从运行时间和准确性方面进行了比较。该框架被应用于疲劳金属膜的电子背散射衍射实验数据，其目的是建立一个模型，该模型一致且具有物理意义地捕捉外部载荷引起的金属微观结构变化。

MSC公司：

60G07年 随机过程的一般理论
2015年1月62日 贝叶斯推断
84年第35季度 福克-普朗克方程

关键词：

随机状态空间模型；参数识别；不确定性量化；剖面似然；伴随方法；福克-普朗克方程；热机械疲劳；纹理分析

软件：

AMICI公司；香蒜酱；MTEX公司
PDF格式BibTeX公司 XML格式引用
\textit{B.Pedretscher}等人，应用。数字。数学。146、38-54（2019年；1480.60080兹罗提）
全文： 内政部

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