Bayesian localization of an unknown number of ocean acoustic sources
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers localizing an unknown number of ocean acoustic sources when properties of the environment are poorly known. A Bayesian formulation is developed in which environmental parameters, noise statistics, and the number, locations, and complex spectra (amplitudes and phases) of multiple sources are considered unknown random variables constrained by acoustic data and prior information. The number of sources is determined during a burn-in stage by minimizing the Bayesian information criterion using hybrid optimization with an efficient source birth/death scheme. Optimal estimates and marginal posterior probability distributions for source locations are computed employing a variety of sampling approaches. Environmental properties and source locations and are treated as explicit parameters and marginalized using Markov-chain Monte Carlo sampling methods. In particular, environmental parameters are treated using Metropolis-Hastings sampling applied efficiently in a principal-component space, and source locations are treated using Gibbs sampling since the corresponding conditional probability distributions can be computed efficiently using normal-mode methods. Source and noise spectra are sampled implicitly by applying analytic maximum-likelihood solutions expressed in terms of the explicit parameters. This represents an empirical Bayesian approximation within a hierarchical formulation, and significantly reduces the dimensionality and improves sampling efficiency in the inversion.
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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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».