Efficient trans-dimensional Bayesian inversion for geoacoustic profile estimation
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers sampling efficiency of trans-dimensional (trans-D) Bayesian inversion based on the reversible-jump Markov-chain Monte Carlo (rjMCMC) algorithm, with application to seabed acoustic reflectivity inversion. Trans-D inversion is applied to sample the posterior probability density over geoacoustic parameters for an unknown number of seabed layers, providing profile estimates with uncertainties that include the uncertainty in the model parameterization. However, the approach is computationally intensive. The efficiency of rjMCMC sampling is largely determined by the proposal schemes applied to perturb existing parameters and to assign values for parameters added to the model. Several proposal schemes are examined, some of which appear new for trans-D geoacoustic inversion. Perturbations of existing parameters are considered in a principal-component space based on an eigen-decomposition of the unit-lag parameter covariance matrix (computed from successive models along the Markov chain, a diminishing adaptation). The relative efficiency of proposing new parameters from the prior versus a Gaussian distribution focused near existing values is considered. Parallel tempering, which employs a sequence of interacting Markov chains with successively relaxed likelihoods, is also considered to increase the acceptance rate of new layers. The relative efficiency of various proposal schemes is compared through repeated inversions with a pragmatic convergence criterion.
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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) | 0,000 | 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 ».