Anwendung von Nichtgleichgewichtsfluktuationstheoremen in der Bayes'schen Datenanalyse

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Bei der Anwendung Bayes’scher Methoden der statistischen Datenanalyse auf realistische Probleme müssen Integrale über kompliziert geformte und mitunter nicht zusammenhängende Gebiete in hochdimensionalen Räumen numerisch zuverlässig bestimmt werden. Für einige Situationen haben sich dafür Methoden aus der statistischen Physik bewährt, die bislang im Allgemeinen auf der Berechnung von Gleichgewichtsmittelwerten basieren. In den letzten Jahren hat es wichtige, teilweise überraschende Fortschritte in der Beschreibung von Nichtgleichgewichtsprozessen im Rahmen der statistischen Physik gegeben. Es soll untersucht werden, wie diese neuen Erkenntnisse für Fragestellungen der Bayes’schen Datenanalyse modifiziert und in konkreten Problemen angewandt werden können.