Data-driven model reduction for the Bayesian solution of inverse problems

One of the major challenges in the Bayesian solution of inverse problems governed by partial differential equations (PDEs) is the computational cost of repeatedly evaluating numerical PDE models, as required by Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods for posterior sampling. This paper proposes a dat...

Ամբողջական նկարագրություն

Մատենագիտական մանրամասներ
Հիմնական հեղինակներ: Cui, Tiangang, Marzouk, Youssef M., Willcox, Karen E.
Այլ հեղինակներ: Massachusetts Institute of Technology. Department of Aeronautics and Astronautics
Ձևաչափ: Հոդված
Լեզու:en_US
Հրապարակվել է: Wiley Blackwell 2015
Առցանց հասանելիություն:http://hdl.handle.net/1721.1/96976
https://orcid.org/0000-0002-4840-8545
https://orcid.org/0000-0001-8242-3290
https://orcid.org/0000-0003-2156-9338