球面地震学和宇宙学中逆向成像问题的后验抽样
摘要：球面上定义的逆问题在许多领域中都存在，包括地震学和宇宙学，其中问题定义在地球和宇宙球面上。这些问题通常是高维的，计算上非常复杂，因此对球面逆问题进行后验采样是一项具有挑战性的任务。在这项工作中，我们描述了一个框架，利用一种促进稀疏波利特先验的近端马尔科夫链蒙特卡洛（MCMC）算法，以有效地对球面逆问题的高维空间进行采样。我们详细描述了算法在应用于球面问题时所需的修改，并特别考虑了关键的正演建模步骤，其中包含计算开销很大的球谐变换。通过采样后验分布，我们的框架可以进行完整且灵活的不确定性量化，而这是基于例如凸优化的其他方法所无法实现的。我们通过在全天天球宇宙学质量映射和全球地震层析成像中实际应用我们的框架。我们发现我们的方法在中等分辨率下，比如地震学感兴趣的分辨率，是有潜力的。由于球谐变换的复杂度与分辨率的不良缩放关系，我们的框架通常受到分辨率要求的限制，比如天体物理学应用所需的分辨率。一个名为pxmcmc的新Python软件包包含了近端MCMC采样器、测量算子、小波变换和稀疏先验，并已公开提供。
作者：Augustin Marignier and Jason D. McEwen and Ana M. G. Ferreira and Thomas D. Kitching
论文ID：2107.06500
分类：Data Analysis, Statistics and Probability
分类简称：physics.data-an
提交时间：2023-01-05