High performance computing methods for nonlinear Bayesian uncertainty quantification
Notice bibliographique
Résumé
Bayesian uncertainty quantification (UQ) for nonlinear inverse problems requires the application of numerical integration (sampling) to estimate the posterior probability density since no closed-form expressions exist. Nonlinear problems are common in geophysics, in particular, in applications of studying the seabed with sound. The computational cost of applying UQ can be daunting and we present several approaches that improve efficiency for large inverse problems. Fundamentally, Bayesian sampling includes both fine-grained parallelism in the forward model (data prediction) as well as coarse grained parallelism in the sampling. Fine grained parallelism can be addressed efficiently by implementation on massively parallel accelerators, such as graphics processing units, and application to reflection coefficient computation is shown. The coarse grained parallelism of sampling is ideally addressed by traditional parallelization with message passing across a cluster of computers. We consider implementation of parallel sampling algorithms that scale efficiently to 103 computer cores. Finally, computational efficiency is closely tied to parametrization efficiency, which is addressed by self-adapting parametrizations of unknown complexity that lead to parsimonious representations of complex environments with few parameters. These three aspects of efficiency will be illustrated for several inverse and imaging problems in seabed acoustics and seismology. [Funded by the Natural Sciences and Engineering Research Council of Canada.]
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,006 | 0,002 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».