Relaxation spectra using nonlinear Tikhonov regularization with a Bayesian criterion
Relaxation spectra using nonlinear Tikhonov regularization with a Bayesian criterion
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使用非线性吉洪诺夫正则化和贝叶斯准则的弛豫谱
DOI：
10.1007/s00397-020-01212-w
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发表时间：
2020
期刊：
影响因子：
2.3
通讯作者：
Shanbhag, Sachin
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Shanbhag, Sachin
贝叶斯框架内的非线性Tikhonov正则化被纳入一个名为pyReSpect的计算机程序中，该程序从振荡剪切实验中推断出连续和离散的弛豫谱。它使用贝叶斯推断通过在正则化参数λ中传播不确定性来提供连续谱h（τ）的不确定性估计。新算法比旧版本的程序（ReSpect）快6-9倍，其中最佳λ由L曲线方法确定。大约一半的加速来自贝叶斯公式，通过限制探索的λ的窗口。另一半来自非线性公式，其中谱是λ的弱函数，允许我们对λ使用粗网格。该程序在三个示例上进行了测试和验证：合成光谱、H聚合物和具有非零末端平台的弹性体。
Nonlinear Tikhonov regularization within a Bayesian framework is incorporated into a computer program called pyReSpect, which infers the continuous and discrete relaxation spectra from oscillatory shear experiments. It uses Bayesian inference to provide uncertainty estimates for the continuous spectrumh(τ) by propagating the uncertainty in the regularization parameterλ. The new algorithm is about 6–9 times faster than an older version of the program (ReSpect) in which the optimalλwas determined by the L-curve method. About half of the speedup arises from the Bayesian formulation by restricting the window ofλexplored. The other half arises from the nonlinear formulation for which the spectrum is a weak function ofλ, allowing us to use a coarse mesh forλ. The program is tested and validated on three examples: a synthetic spectrum, a H-polymer, and an elastomer with a nonzero terminal plateau.
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DOI：
--
发表时间：
1999
期刊：
影响因子：
--
作者：
S. Goyal;R. Larson;C. Aloisio
通讯作者：
C. Aloisio
影响因子：
6.3
作者：
J. Weese
通讯作者：
J. Weese
动态力学数据分析：弛豫时间谱反演及一致性检验☆
影响因子：
3.1
作者：
H. Winter
通讯作者：
H. Winter
关于数十年数据的松弛谱估计：准确性和采样定位考虑因素
影响因子：
2.1
作者：
J. Macdonald
通讯作者：
J. Macdonald
影响因子：
3.1
作者：
BAUMGAERTEL, M;WINTER, HH
通讯作者：
WINTER, HH