Recovering the past history of natural recording media by Bayesian inversion
Recovering the past history of natural recording media by Bayesian inversion
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通过贝叶斯反演恢复自然记录介质的过去历史
DOI：
10.1103/physreve.98.043311
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发表时间：
2018
影响因子：
2.4
通讯作者：
Yoshida K Okudaira T
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Kuwatani T;Nagao H;Ito SI;Okamoto A;Yoshida K Okudaira T
空间增长模式是保存重要历史信息的自然记录媒介，可以通过访问和分析这些信息来重建过去的环境条件和事件。在此，我们提出了贝叶斯反演方法，该方法通过扩展数据同化（DA），一种将数值模拟与时间序列观测相结合的方法，可以从纯粹的空间数据中重建目标参数的演变。我们的方法利用NRM的时间演化动力学规律和高斯过程回归将离散空间观测数据转换为时间序列数据，使我们能够直接将观测数据与基于DA框架的数值模拟进行比较。通过一个综合反演问题，即根据分带矿物的化学成分剖面重建变质岩的路径，证明了该方法的有效性。所提出的方法广泛适用于各种各样的自然资源管理机制。
Spatial growth patterns are natural recording media (NRMs) that preserve important historical information, which can be accessed and analyzed to reconstruct past environmental conditions and events. Here, we propose the Bayesian inversion method, which can reconstruct the evolution of target parameters from purely spatial data by extending data assimilation (DA), a method for integrating numerical simulations with time-series observations. Our method converts discrete spatial observation data to time-series data with the help of a law representing the NRM's time-evolution dynamics and Gaussian process regression, enabling us to directly compare the observations with a numerical simulation based on the DA framework. The method's effectiveness is demonstrated using a synthetic inversion problem, namely reconstructing the() path of a metamorphic rock from chemical composition profiles of its zoned minerals. The proposed method is broadly applicable to a wide variety of NRMs.
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