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Trimiño Mora,  Humberto

Acceleration of Bayesian model based data analysis

Rostock : Universität , 2018

https://doi.org/10.18453/rosdok_id00002491

http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002491

Inverse problems for parameter estimation often face a choice between the use of a real-time scheme with strong approximations or rigorous post-processing with explicit uncertainty handling. Plasma physics experiments set a particularly high demand of both and a solution that meets all of these requirements is missing. Standard Bayesian analysis is an excellent tool for the case at hand, with the disadvantage of extensive processing times. This work therefore presents a solution that satisfies the scientific requirements while reducing the need for a speed vs. rigorosity trade-off.

Dissertation Open Access


Einrichtung :
Fakultät für Informatik und Elektrotechnik
Gutachter :
Timmermann,  Dirk
Wolf,  Robert
Svensson,  Jakob
Sprache(n) :
Englisch
übersetzte Zusammenfassung :
Die Bestimmung von Parametern bei inversen Problemen beinhaltet eine Abwägung zwischen vereinfachenden Annahmen für Echtzeitverfahren und rigoroser Datenanalyse mit Fehlerbetrachtung. Experimente in der Plasmaphysik stellen besonders hohe Anforderungen an beide, und eine Lösung, die diese Anforderungen erfüllt, fehlt. Die Bayessche Analyse ist ein exzellentes Werkzeug für diese Problemstellung, mit dem Nachteil langer Laufzeiten. Diese Arbeit stellt eine Lösung dar, die den Anforderungen entspricht und die Notwendigkeit der Abwägung zwischen Geschwindigkeit und Rigorosität reduziert.
DDC Klassifikation :
004 Informatik
310 Statistik
621.3 Elektrotechnik, Elektronik
URN :
urn:nbn:de:gbv:28-rosdok_id00002491-1
Persistente URL:
http://purl.uni-rostock.de/rosdok/id00002491
erstellt am:
2019-07-18
zuletzt geändert am:
2019-07-19
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