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【2h】

Low-rank tensor methods for PDEs with uncertain coefficients and Bayesian Update surrogate

机译:具有不确定系数和贝叶斯更新替代的PDE的低秩张量方法

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摘要

We explain how to solve stochastic PDE and then how to apply Bayesian Update formula to solve the coefficient inverse problem and to get more realistic posterior of uncertain coefficients.
机译:我们解释了如何求解随机PDE,然后如何应用贝叶斯更新公式来解决系数反问题并获得更不确定的系数后验。

著录项

  • 作者

    Litvinenko Alexander;

  • 作者单位
  • 年度 2017
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种
  • 中图分类

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