Estimating parameter uncertainties in matched field inversion by a neighborhood approximation algorithm
Notice bibliographique
Résumé
In Bayesian inversion, the solution is characterized by its posterior probability density (PPD). A fast Gibbs sampler (FGS) has been developed to estimate the multi-dimensional integrals of the PPD, which requires solving the forward models many times and leads to intensive computation for multi-frequency or range-dependent inversion cases. This paper presents an alternative approach based on a neighborhood approximation Bayes (NAB) algorithm. For lower dimension geoacoustic inversion, the NAB can approximate the PPD very well. For higher dimensional problems and sensitive parameters, however, the NAB algorithm has difficulty estimating the PPD accurately with limited model samples. According to the preliminary PPD estimation from the NAB, this paper developed a multi-step inversion scheme, which adjusts the parameter search intervals flexibly, in order to improve the approximation accuracy of the NAB and obtain more complete parameter uncertainties. The prominent feature of the NAB is to approximate the PPD by incorporating all models for which the forward problem has been solved into the appraisal stage. Comparison of the FGS and NAB for noisy synthetic benchmark test cases and Mediterranean real data indicates that the NAB provides reasonable estimates of the PPD moments while requiring significantly less computation time.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».