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冰川尺度的变分推断。 (英语) Zbl 07525116

摘要:我们利用随机变分推断,从表面速度观测值中描述了冰盖模型在空间变化的基底牵引力和冰流变性上的联合贝叶斯后验分布,这是此类方法首次应用于基于真实世界观测的大规模流体模拟。假设一个低阶高斯过程后验,我们使用自然梯度下降来最小化这个假设分布和真实后验之间的Kullback-Leibler散度。通过将高斯过程置于牵引力和流变学之上,并通过将问题转化为核的特征函数,我们获得了对参数平滑度和长度尺度的先验假设的实质性控制,同时也使推理易于处理。在一个综合实例中,我们发现该方法能恢复已知参数,并能解决参数不确定的情况。我们还将该方法应用于格陵兰岛东南部的赫尔海姆冰川,结果表明该方法在计算上可扩展到集水区大小的问题。我们发现,相对于先验分布,快速流动的观测提供了大量的信息增益,然而即使是精确的观测,在慢流区域也几乎没有信息。这里描述的方法是一个路线图,在一个广泛的物理信息问题中实现稳健和可伸缩的贝叶斯推理。

理学硕士:

90Cxx型 数学规划
86轴 地球物理学
76毫米x 流体力学基本方法
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