کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6933039 | 867592 | 2014 | 19 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
Hybrid nested sampling algorithm for Bayesian model selection applied to inverse subsurface flow problems
ترجمه فارسی عنوان
الگوریتم نمونه گیری ترکیبی توزیع شده برای انتخاب مدل بیزی برای جریانهای معکوس جریان زیرزمینی
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
مقایسه مدل بیزی، عدم قطعیت اندازه گیری، مدلهای جریان زیرزمینی، نمونه برداری نشت، روش گروه تصادفی، هیبرید مونت کارلو،
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
A Hybrid Nested Sampling (HNS) algorithm is proposed for efficient Bayesian model calibration and prior model selection. The proposed algorithm combines, Nested Sampling (NS) algorithm, Hybrid Monte Carlo (HMC) sampling and gradient estimation using Stochastic Ensemble Method (SEM). NS is an efficient sampling algorithm that can be used for Bayesian calibration and estimating the Bayesian evidence for prior model selection. Nested sampling has the advantage of computational feasibility. Within the nested sampling algorithm, a constrained sampling step is performed. For this step, we utilize HMC to reduce the correlation between successive sampled states. HMC relies on the gradient of the logarithm of the posterior distribution, which we estimate using a stochastic ensemble method based on an ensemble of directional derivatives. SEM only requires forward model runs and the simulator is then used as a black box and no adjoint code is needed. The developed HNS algorithm is successfully applied for Bayesian calibration and prior model selection of several nonlinear subsurface flow problems.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 258, 1 February 2014, Pages 319-337
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 258, 1 February 2014, Pages 319-337
نویسندگان
Ahmed H. Elsheikh, Mary F. Wheeler, Ibrahim Hoteit,