Markov Chain Monte Carlo Approach for Parameter Uncertainty Quantification and Its Impact on Groundwater Mass Transport Modeling: Influence of Prior Distribution
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Notice bibliographique
Résumé
Markov Chain Monte Carlo (MCMC) theory and stochastic simulation techniques were incorporated to analyze the effect of different prior knowledge on quantifying parameter uncertainty and its impact on mass transport in heterogeneous aquifer. The MCMC algorithm employing the Metropolis-Hastings rule (MH-MCMC) was used to obtain the posterior distribution of log-hydraulic conductivity. Random simulation technology, Sequential Gaussian Simulation, was used to generate a spatial stochastic hydraulic conductivity field. We investigated two different assumptive prior knowledge scenarios, a uniform prior distribution and a Gaussian prior distribution. Results showed that the prior knowledge could affect the posterior distributions of parameters. When the Gaussian prior distribution was adopted, there was a better convergence of parametric posterior distribution and a decrease in the zone of uncertainty influence and the area of confidence interval on groundwater mass transport modeling. However, it was difficult to draw the conclusion that the Gaussian prior distribution was preferred because the relative influence of parameter prior distribution depended on the location, number of measurements, and methods to reflect the heterogeneity of hydraulic conductivity. Therefore, the prior distribution is a sensitive input parameter and should be defined based upon best available data.
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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle