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Accurate and efficient Bayesian parameter inversion based on low-fidelity model solutions

机译:基于低保真模型解决方案的准确高效的贝叶斯参数反演

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摘要

We propose an efficient Bayesian parameter inversion technique that utilizes the implicit particle filter to characterize the posterior distribution, and a multi-scale surrogate modeling method called the proper orthogonal decomposition mapping method to provide high-fidelity solutions to the forward model by conducting only low-fidelity simulations. The proposed method is applied to the nonlinear Burgers equation, widely used to model electromagnetic waves, with stochastic viscosity and periodic solutions.
机译:我们提出了一种有效的贝叶斯参数反演技术,该技术利用隐式粒子滤波器表征后验分布,并提出了一种多尺度代理建模方法(称为适当的正交分解映射方法),该模型仅通过进行低阶拟合即可为正向模型提供高保真解。保真度模拟。该方法适用于非线性Burgers方程,广泛用于电磁波的建模,具有随机粘度和周期解。

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