Bayem: Implementation and derivation of “variational Bayesian inference for a nonlinear forward model [Chappell et al 2008]“ for arbitrary, user-defined model errors
- A python implementation of an analytical variational Bayes algorithm of "Variational Bayesian inference for a nonlinear forward model", Chappell, Michael A., Adrian R. Groves, Brandon Whitcher, and Mark W. Woolrich, IEEE Transactions on Signal Processing 57, no. 1 (2008): 223-236, with an updated free energy equation to correctly capture the log evidence. The algorithm requires a user-defined model error allowing an arbitrary combination of custom forward models and measured data.
| Autor*innen: | Abbas Jafari, Thomas Titscher, Annika Robens-Radermacher |
|---|---|
| Dokumenttyp: | Forschungsdatensatz |
| Veröffentlichungsform: | Graue Literatur |
| Sprache: | Englisch |
| Jahr der Erstveröffentlichung: | 2025 |
| Organisationseinheit der BAM: | 7 Bauwerkssicherheit |
| 7 Bauwerkssicherheit / 7.7 Modellierung und Simulation | |
| Herausgeber (Institution): | Bundesanstalt für Materialforschung und -prüfung (BAM) |
| Verlag: | Zenodo |
| Verlagsort: | Geneva |
| DDC-Klassifikation: | Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften / Ingenieurwissenschaften / Ingenieurbau |
| Freie Schlagwörter: | Implementation; Nonlinear forward model; Variational Bayesian inference |
| Themenfelder/Aktivitätsfelder der BAM: | Infrastruktur |
| Infrastruktur / Green Intelligent Building | |
| Art der Ressource: | Software |
| DOI: | 10.5281/zenodo.17804665 |
| Verfügbarkeit des Dokuments: | Datei für die Öffentlichkeit verfügbar ("Open Access") |
| Lizenz (Englisch): | |
| Datum der Freischaltung: | 30.12.2025 |
| Referierte Publikation: | Nein |
| Schriftenreihen ohne Nummerierung: | Forschungsdatensätze der BAM |

