کد مقاله | کد نشریه | سال انتشار | مقاله انگلیسی | نسخه تمام متن |
---|---|---|---|---|
6933718 | 867752 | 2013 | 34 صفحه PDF | دانلود رایگان |
عنوان انگلیسی مقاله ISI
A probabilistic graphical model approach to stochastic multiscale partial differential equations
ترجمه فارسی عنوان
رویکرد مدل های احتمالاتی گرافیکی به معادلات دیفرانسیل مجزا چند متغیره
دانلود مقاله + سفارش ترجمه
دانلود مقاله ISI انگلیسی
رایگان برای ایرانیان
کلمات کلیدی
بیزی، مدل های گرافیکی احتمالی، عدم قطعیت اندازه گیری، مدل سازی چند بعدی، مونت کارلو توزیع، معادلات دیفرانسیل تقسیم بندی تصادفی، انتشار اعتقاد،
Bayesian - بیزیSequential Monte Carlo - تصادفی مونت کارلوMultiscale modeling - مدل سازی چند بعدیProbabilistic graphical models - مدل های گرافیکی احتمالیStochastic partial differential equations - معادلات دیفرانسیل تقسیم بندی تصادفیBelief propagation - پخش اعتقاداتUncertainty quantification - کمی سازی عدم قطعیت
موضوعات مرتبط
مهندسی و علوم پایه
مهندسی کامپیوتر
نرم افزارهای علوم کامپیوتر
چکیده انگلیسی
We develop a probabilistic graphical model based methodology to efficiently perform uncertainty quantification in the presence of both stochastic input and multiple scales. Both the stochastic input and model responses are treated as random variables in this framework. Their relationships are modeled by graphical models which give explicit factorization of a high-dimensional joint probability distribution. The hyperparameters in the probabilistic model are learned using sequential Monte Carlo (SMC) method, which is superior to standard Markov chain Monte Carlo (MCMC) methods for multi-modal distributions. Finally, we make predictions from the probabilistic graphical model using the belief propagation algorithm. Numerical examples are presented to show the accuracy and efficiency of the predictive capability of the developed graphical model.
ناشر
Database: Elsevier - ScienceDirect (ساینس دایرکت)
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 250, 1 October 2013, Pages 477-510
Journal: Journal of Computational Physics - Volume 250, 1 October 2013, Pages 477-510
نویسندگان
Jiang Wan, Nicholas Zabaras,