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反问题中贝叶斯推理的降维和多项式混沌加速。 (英语) Zbl 1161.65308号

小结:我们考虑一种贝叶斯方法来处理非线性逆问题,其中未知量是一个空间或时间场,并被赋予一个层次高斯过程先验。这种结构中的计算挑战源于对正向模型进行重复评估的需要(例如,在马尔可夫链蒙特卡罗的背景下),并且由于后向模型的高维性而更加复杂。我们通过引入基于先验分布的截断Karhunen-Loève展开来解决这些挑战,以有效地参数化未知域,并指定一个随机正向问题,其解在先验支持下捕获确定性正向模型的解。我们在多项式混沌基础上利用Galerkin投影寻求该问题的解决方案,并使用该解决方案构造了一个降维代理后验密度,该后验密度的评估成本较低。我们在具有指定源项的瞬态扩散方程上演示了公式,并从有限和有噪声的数据中推断出介质的空间扩散率。

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65立方米 随机微分和积分方程的数值解
60甲15 随机偏微分方程(随机分析方面)
60华氏35 随机方程的计算方法(随机分析方面)
35兰特 偏微分方程的逆问题
35卢比60 随机偏微分方程的偏微分方程
46 E22型 具有再生核的希尔伯特空间(=(适当的)函数希尔伯特空间,包括de Branges-Rovnyak和其他结构空间)
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