Optimal Experimental Design for Bayesian Inverse Problems Governed by PDEs: A Review
Optimal Experimental Design for Bayesian Inverse Problems Governed by PDEs: A Review
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由偏微分方程控制的贝叶斯反问题的最优实验设计：回顾
DOI：
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
A. Alexanderian
中科院分区：
文献类型：
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作者：
A. Alexanderian
本文综述了偏微分方程贝叶斯反问题的最优实验设计方法。重点是大规模的无穷维参数反问题。我们目前的数学基础，牛津英语词典在这方面和调查的计算方法的类牛津英语词典的问题正在研究中。我们还概述了在这一领域的未来研究的一些方向。
We present a review of methods for optimal experimental design (OED) for Bayesian inverse problems governed by partial differential equations. The focus is on large-scale inverse problems with infinite-dimensional parameters. We present the mathematical foundations of OED in this context and survey the computational methods for the class of OED problems under study. We also outline some directions for future research in this area.
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DOI：
10.1137/18m1220625
发表时间：
2018-11
期刊：
SIAM/ASA J. Uncertain. Quantification
影响因子：
--
作者：
A. Saibaba;Johnathan M. Bardsley;D. Brown;A. Alexanderian
通讯作者：
A. Saibaba;Johnathan M. Bardsley;D. Brown;A. Alexanderian
影响因子：
3.1
作者：
Ruthotto, Lars;Chung, Julianne;Chung, Matthias
通讯作者：
Chung, Matthias
影响因子：
4.1
作者：
Beskos, Alexandros;Girolami, Mark;Stuart, Andrew M.
通讯作者：
Stuart, Andrew M.
影响因子：
2.1
作者：
Sunseri, Isaac;Hart, Joseph;Alexanderian, Alen
通讯作者：
Alexanderian, Alen
由偏微分方程控制的线性反问题的不可约不确定性下的最优实验设计
影响因子：
2.1
作者：
Koval, Karina;Alexanderian, Alen;Stadler, Georg
通讯作者：
Stadler, Georg