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基于贝叶斯推断的地下水流模型非高斯源项场的识别#@#@#Research on Identification of Non-Gaussian Source Term Field in Subsurface Flow Model Based on Bayesian Inference

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成果类型:
期刊论文
作者:
黄千叶;欧 娜;宋晓燕
通讯作者:
欧 娜
作者机构:
长沙理工大学数学与统计学院,湖南 长沙
湖南工商大学理学院,湖南 长沙
语种:
中文
关键词:
最大期望变量选择;非高斯随机场;Langevin蒙特卡洛马尔科夫链EMVS
关键词(英文):
Non-Gaussian Random Field;Langevin MCMC
期刊:
应用数学进展
ISSN:
2324-7991
年:
2024
卷:
13
期:
1
页码:
349-359
机构署名:
本校为第一机构
院系归属:
数学与统计学院
摘要:
Abstract: Groundwater model of heterogeneous media and its scarcity of observation data and other related factors makes the existence of uncertainty. In order to better predict the output of the model, we need to estimate the input and parameters of the model based on limited observational data to re-duce the uncertainty. Bayesian method is an effective way to describe the uncertainty caused by incomplete data, model deviation and measurement error. It can determine the posterior distribu-tion of parameter vectors according to the existing data...

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