Overview Statistic: PDF-Downloads (blue) and Frontdoor-Views (gray)
  • Treffer 3 von 11
Zurück zur Trefferliste

Random forward models and log-likelihoods in Bayesian inverse problems

Zitieren Sie bitte immer diese URN: urn:nbn:de:0297-zib-66324
  • We consider the use of randomised forward models and log-likelihoods within the Bayesian approach to inverse problems. Such random approximations to the exact forward model or log-likelihood arise naturally when a computationally expensive model is approximated using a cheaper stochastic surrogate, as in Gaussian process emulation (kriging), or in the field of probabilistic numerical methods. We show that the Hellinger distance between the exact and approximate Bayesian posteriors is bounded by moments of the difference between the true and approximate log-likelihoods. Example applications of these stability results are given for randomised misfit models in large data applications and the probabilistic solution of ordinary differential equations.

Volltext Dateien herunterladen

Metadaten exportieren

Weitere Dienste

Teilen auf Twitter Suche bei Google Scholar Statistik - Anzahl der Zugriffe auf das Dokument
Metadaten
Verfasserangaben:Han Cheng Lie, T. J. Sullivan, Aretha Teckentrup
Dokumentart:ZIB-Report
Titel des übergeordneten Werkes (Englisch):SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification
Band:6
Ausgabe / Heft:4
Erste Seite:1600
Letzte Seite:1629
Freies Schlagwort / Tag:Bayesian inverse problem; posterior consistency; probabilistic numerics; random likelihood; randomised misfit; surrogate model; uncertainty quantification
MSC-Klassifikation:62-XX STATISTICS
65-XX NUMERICAL ANALYSIS
68-XX COMPUTER SCIENCE (For papers involving machine computations and programs in a specific mathematical area, see Section -04 in that area)
Datum der Erstveröffentlichung:04.01.2018
Schriftenreihe (Bandnummer):ZIB-Report (18-03)
ArXiv-Id:http://arxiv.org/abs/1712.05717
ISSN:1438-0064
DOI:https://doi.org/10.1137/18M1166523
Accept ✔
Diese Webseite verwendet technisch erforderliche Session-Cookies. Durch die weitere Nutzung der Webseite stimmen Sie diesem zu. Unsere Datenschutzerklärung finden Sie hier.