地下流动数据同化改用自适应回火序贯蒙特卡洛:四个合成真模型的后验与参考MCMC接近,单GPU提速2.5–7.0倍
地下流动系统的地质不确定性常是分层的:既有一组控制整体统计性质的地质元参数,又有逐网格的属性场,两者都要从观测中估计。一种自适应回火序贯蒙特卡洛方法把元参数与高斯潜变量放进同一个似然框架联合估计,用代理模型承担全部前向计算。在四个合成真模型上,它的后验元参数分布与流动预测和参考MCMC结果接近,单GPU数据同化提速2.5–7.0倍,且所需函数评估更少。
地下流动系统的地质不确定性常是分层的:既有一组控制整体统计性质的地质元参数,又有逐网格的属性场,两者都要从观测中估计。一种自适应回火序贯蒙特卡洛方法把元参数与高斯潜变量放进同一个似然框架联合估计,用代理模型承担全部前向计算。在四个合成真模型上,它的后验元参数分布与流动预测和参考MCMC结果接近,单GPU数据同化提速2.5–7.0倍,且所需函数评估更少。
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