Comparison of Numerical Approaches to Bayesian Updating
Comparison of Numerical Approaches to Bayesian Updating
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贝叶斯更新数值方法的比较
DOI：
10.1007/978-3-319-27996-1_16
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发表时间：
2016
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
H. G. Matthies
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
B. Rosić;J. Sýkora;O. Pajonk;A. Kučerová;H. G. Matthies
本文研究了在给定先验信息和一组噪声测量数据的情况下，辨识未知模型参数的贝叶斯过程。在这项研究中采用了两种方法：一种是使用经典的测量和概率密度公式，另一种是保持基本测量不变，并更新相关的随机变量。前者是数值解决的马尔可夫链蒙特卡罗程序的基础上的Metropolis-Hastings算法，而后者是通过合奏/平方根合奏卡尔曼滤波器，以及函数逼近方法的形式的多项式混沌基于线性贝叶斯滤波器及其相应的平方根算法。该研究试图显示完整的和线性贝叶斯更新之间的主要差异时，直接或转换版本的测量被考虑在内。在这方面，这两种策略的比较提供了一个稳态扩散方程的非线性和变换的线性测量算子的例子。
This paper investigates the Bayesian process of identifying unknown model parameters given prior information and a set of noisy measurement data. There are two approaches being adopted in this research: one that uses the classical formula for measures and probability densities and one that leaves the underlying measure unchanged and updates the relevant random variable. The former is numerically tackled by a Markov chain Monte Carlo procedure based on the Metropolis-Hastings algorithm, whereas the latter is implemented via the ensemble/square root ensemble Kalman filters, as well as the functional approximation approaches in the form of the polynomial chaos based linear Bayesian filter and its corresponding square root algorithm. The study attempts to show the principal differences between full and linear Bayesian updates when a direct or a transformed version of measurements are taken into consideration. In this regard the comparison of both strategies is provided on the example of a steady state diffusion equation with nonlinear and transformed linear measurement operators.
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DOI：
10.1016/j.cageo.2012.05.017
发表时间：
2013-06
期刊：
Comput. Geosci.
影响因子：
--
作者：
O. Pajonk;B. Rosic;H. Matthies
通讯作者：
O. Pajonk;B. Rosic;H. Matthies
DOI：
10.1016/j.jcp.2012.04.044
发表时间：
2012-07
期刊：
J. Comput. Phys.
影响因子：
--
作者：
B. Rosic;A. Litvinenko;O. Pajonk;H. Matthies
通讯作者：
B. Rosic;A. Litvinenko;O. Pajonk;H. Matthies
卡尔曼协方差方程的平方根公式。
DOI：
--
发表时间：
1968
期刊：
影响因子：
--
作者：
A. Andrews
通讯作者：
A. Andrews
影响因子：
5.4
作者：
A. Schöniger;Wolfgang Nowak;H. Franssen
通讯作者：
A. Schöniger;Wolfgang Nowak;H. Franssen
DOI：
10.1016/j.engstruct.2012.12.029
发表时间：
2012-01
期刊：
ArXiv
影响因子：
--
作者：
B. Rosic;A. Kucerová;J. Sýkora;O. Pajonk;A. Litvinenko;H. Matthies
通讯作者：
B. Rosic;A. Kucerová;J. Sýkora;O. Pajonk;A. Litvinenko;H. Matthies