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Numerical Methods for Bayesian Inference in Hilbert Spaces

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Björn Sprungk

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Beschreibung Bayessche Inferenz besteht daraus, vorhandenes a-priori Wissen über unsichere Parameter in mathematischen Modellen mit neuen Beobachtungen messbarer Modellgrößen zusammenzuführen. In dieser Dissertation beschäftigen wir uns mit Modellen, die durch partielle Differentialgleichungen beschrieben sind. Die unbekannten Parameter sind dabei Koeffizientenfunktionen, die aus einem unendlich dimensionalen Funktionenraum kommen. Das Resultat der Bayesschen Inferenz ist dann eine wohldefinierte a-posteriori Wahrscheinlichkeitsverteilung auf diesem Funktionenraum, welche das aktualisierte Wissen über den unsicheren Koeffizienten beschreibt. Für Entscheidungsverfahren oder Postprocessing ist es oft notwendig die a-posteriori Verteilung zu simulieren oder bzgl. dieser zu integrieren. Dies verlangt nach numerischen Verfahren, welche sich zur Simulation in unendlich dimensionalen Räumen eignen.


A physical system may be described by a forward model which predicts some measurable features of the system given a set of parameters. p given data for a Bayesian model. Log4j bietet die Möglichkeit, die Appender-Konfigurationsdetails von Appender für alle Dateibasierten auch für alle Dateibasierten Anhänger zu werben. Wenn Sie denken, dass Django "Magic" tut, weil Sie mit nur wenigen Zeilen so viel tun können, warten Sie, bis Sie entdecken, welchen Django Rest-Framework ist. By combining these kernelized rules one can develop fully. Teckentrup37 SAMSILloydsTuring Workshop on Probabilistic Numerical Methods Alan Turing Institute London UK 11 April 2018 1University of Warwick UK 2Imperial College London UK 3Alan Turing Institute London UK. Das ConfigureReTore () -Setup enthält auch einige Middleware, die auf gängige Fehlern wie Mutating den Status prüfen.


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Updated: 28.05.2022
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