混合迭代集成平滑器用于层次模型的历史匹配
摘要：关于层次参数化的后验采样的三种方法的讨论：基于优化的采样方法（RML），迭代集合光滑方法（IES）和前两种方法的新型混合方法（混合IES）。这三种近似采样方法应用于一个线性高斯反问题，该问题可以与精确的“边缘化-条件化”方法进行结果比较。此外，IES方法和混合IES方法在先验协方差中可靠性不确定性的二维流问题上进行了测试。标准的IES方法在流动示例中表现不佳，因为集合方法对局部敏感性矩阵的表示不好。然而，混合方法即使是在相对较小的集合大小下也能进行有效采样。
作者：Dean S. Oliver
论文ID：2206.01116
分类：Computation
分类简称：stat.CO
提交时间：2022-06-03