Hyppää sisältöön
    • Suomeksi
    • På svenska
    • In English
  • Suomeksi
  • In English
  • Kirjaudu
Näytä aineisto 
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
  •   Etusivu
  • LUTPub
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat
  • Näytä aineisto
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Ensemble Kalman Sampler

Mansour, Harrison (2020)

Katso/Avaa
thesis.pdf (781.7Kb)
Lataukset: 


Diplomityö

Mansour, Harrison
2020

School of Engineering Science, Laskennallinen tekniikka

Näytä kaikki kuvailutiedot
Julkaisun pysyvä osoite on
https://urn.fi/URN:NBN:fi-fe2020120899917

Tiivistelmä

Many modern inverse problems are based upon a very complex forward model that is computationally expensive. In such a setting, numerical estimation of a gradient can be instable or infeasible and derivative-free solution methods are preferred. This thesis studies the Ensemble Kalman Sampler (EKS), a novel algorithm that samples from the posterior of a Bayesian inverse problem using no information of the gradient. EKS is based upon Langevin dynamics and is a noisy variation of Ensemble Kalman Inversion (EKI). The new noise structure causes EKS to effectively sample from the posterior, instead of collapsing to a single optimal point like EKI. Two numerical results are presented to demonstrate the algorithm’s effectiveness.
Kokoelmat
  • Diplomityöt ja Pro gradu -tutkielmat [14011]
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste
 

 

Tämä kokoelma

JulkaisuajatTekijätNimekkeetKoulutusohjelmaAvainsanatSyöttöajatYhteisöt ja kokoelmat

Omat tiedot

Kirjaudu sisäänRekisteröidy
LUT-yliopisto
PL 20
53851 Lappeenranta
Ota yhteyttä | Tietosuoja | Saavutettavuusseloste