| title: |
| Acceleration of Bayesian model based data analysis |
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| contributing persons: |
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| contributing corporate bodies: |
| Universität Rostock[Grad-verleihende Institution] |
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38329-6 |
| Universität Rostock, Fakultät für Informatik und Elektrotechnik[Grad-verleihende Institution] |
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10085032-7 |
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| abstract: |
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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.
[English] |
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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.
[German] |
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| document type: |
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| institution: |
| Faculty of Computer Science and Electrical Engineering |
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| language: |
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| subject class (DDC): |
| 004 Data processing Computer sciences |
| 310 General statistics |
| 621.3 Electrical Engineering, Electronics |
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publication /
production: |
Rostock
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Rostock: Universität Rostock
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2018
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| statement of responsibility: |
| vorgelegt von Humberto Trimino Mora |
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| identifiers: |
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| access condition: |
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| license/rights statement: |
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| RosDok id: |
rosdok_disshab_0000002134 |
| created / modified: |
18.07.2019 / 08.08.2023
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| metadata license: |
The metadata of this document was dedicated to the public domain
(CC0 1.0 Universal Public Domain Dedication). |
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