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PDE-Based Prior Distributions and D-Optimal Design in Infinite-Dimensional Bayesian Inverse Problems

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개인저자Daon, Yair.
단체저자명New York University. Mathematics.
서명/저자사항PDE-Based Prior Distributions and D-Optimal Design in Infinite-Dimensional Bayesian Inverse Problems.
발행사항[S.l.] : New York University., 2017
발행사항Ann Arbor : ProQuest Dissertations & Theses, 2017
형태사항113 p.
소장본 주기School code: 0146.
ISBN9780355773361
일반주기 Source: Dissertation Abstracts International, Volume: 79-08(E), Section: B.
Adviser: Georg Stadler.
요약This dissertation describes an investigation into aspects of infinite-dimensional Bayesian inverse problems. In particular, I present methods for generating statistically sound PDE-based Gaussian priors, numerical experiments with these priors o
요약In the first part, the task of generating statistically sound priors for infinite-dimensional Bayesian inverse problems is considered. The problem with using PDE-based Gaussian priors is identified as a boundary effect related to the boundary co
요약In the second part, the problem of Bayesian design of experiments in infinite dimensions is studied, with the goal of understanding the phenomenon of sensor-clusterization. First, the occurrence of such phenomenon is demonstrated numerically. Th
일반주제명Applied mathematics.
언어영어
기본자료 저록Dissertation Abstracts International79-08B(E).
Dissertation Abstract International
대출바로가기http://www.riss.kr/pdu/ddodLink.do?id=T14996637

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