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【公派访学报告】欧娜:贝叶斯框架下利用基于样本的多尺度方法进行非连续场的识别

发布时间:2018-09-21  发布作者:  点击数:

时间928日(周五) 下午1600--1700

地点数学与计量经济学院207报告厅

题目贝叶斯框架下利用基于样本的多尺度方法进行非连续场的识别

主讲人欧娜


主讲人简介:

欧娜,湖南大学数学与计量经济学院2014级博士生,导师为姜立建教授。于20179月至20189月作为联合培养博士生在美国普渡大学进行学习,联合培养导师为GuangLin教授。欧娜的主要研究方向为偏微分方程反问题,包括贝叶斯统计,不确定性量化,数值约化模型等。已发表SCI论文3, 于联合培养期间撰写及投稿2SCI论文


内容提要:

贝叶斯推断为反问题的求解提供了一个后验概率密度估计,参数与输出变量之间的非线性性以及偏微分方程显式解的缺乏,使得我们感兴趣的变量无法获得。利用蒙特卡罗马尔科夫链进行抽样需要数以万计次正演模型的求解,为了加快抽样速度,我们提出了基于样本的多尺度方法,该方法提供了高维随机场下,多尺度基函数的显式表达式,能快速而有效的计算基函数进而求解正演模型。我们将该方法应用于非连续随机场的识别,并推导了TG混合先验下替代后验概率密度与参考后验概率密度之间的Kullback-Leibler散度,数值算例也证实了该方法的有效性


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