VISIM , sequential simulation for linear inverse problems

Los problemas gaussianos de linealidad inversa se resuelven de forma tradicional usando inversin̤ basada en mn̕imos cuadrados. A menudo se escoge el centro de la distribucin̤ de probabilidad posterior de Gauss como la solucin̤ de tales problemas, mientras que esta es, de hecho, la distribucin̤ en s...

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Other Authors: Hansen Thomas Mejer, Mosegaard Klaus, Technical University of Denmark
Format: Book
Language:English
Subjects:
Online Access:VISIM , sequential simulation for linear inverse problems
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MARC

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245 1 0 |a VISIM , sequential simulation for linear inverse problems 
246 |a VISIM : simulacin̤ secuencial para problemas de linealidad inversa 
264 |a Bogot ̀(Colombia) :  |b Revista VirtualPRO,  |c 2013 
520 3 |a Los problemas gaussianos de linealidad inversa se resuelven de forma tradicional usando inversin̤ basada en mn̕imos cuadrados. A menudo se escoge el centro de la distribucin̤ de probabilidad posterior de Gauss como la solucin̤ de tales problemas, mientras que esta es, de hecho, la distribucin̤ en s ̕misma.Los autores de este documento presentan un algoritmo basado en simulacin̤ secuencial directa que puede utilizarse para extraer muestras de la distribucin̤ de probabilidad posterior para problemas de linealidad inversa. No existe una restriccin̤ gaussiana sobre la distribucin̤ en el espacio de parm̀etros del modelo.Como los datos para los problemas de linealidad inversa se pueden ver como promedios ponderados lineales sobre algn͠ volumen, es posible usar el kriging de bloques para llevar a cabo tanto la estimacin̤ como la simulacin̤. Aqu ̕se muestra el sistema kriging que se us ̤para implementar un algoritmo flexible basado en GSLIB para resolver problemas de linealidad inversa.Se muestra cm̤o se implement ̤este programa de simulacin̤ condicionado por los datos lineales promedio. El programa se llama VISIM (Volume Average Integration SIMulation, simulacin̤ de integracin̤ de volumen promedio). Se hizo un esfuerzo para hacer este programa eficiente an͠ para problemas de gran escala y se investigaron la eficiencia y la exactitud del cd̤igo. 
650 \ \ |a Procesos industriales 
650 \ \ |a Modelos matemt̀icos 
650 \ \ |a Simulacin̤ por computador 
650 \ \ |a Industrial processes 
650 \ \ |a Mathematical models 
650 \ \ |a Computerized simulation 
650 \ \ |a Simulacin̤ 
650 \ \ |a Estrategias de simulacin̤ y modelado 
650 \ \ |a Simulacin̤ secuencial 
650 \ \ |a Kriging 
650 \ \ |a Teora̕ de linealidad inversa 
650 \ \ |a VISIM 
650 \ \ |a Algoritmo 
650 \ \ |a Distribucin̤ de Gauss 
650 \ \ |a Simulation 
650 \ \ |a Simulation and modeling strategies 
650 \ \ |a Sequential simulation 
650 \ \ |a Kriging 
650 \ \ |a Linear inverse theory 
650 \ \ |a VISIM 
650 \ \ |a Algorithm 
650 \ \ |a Gauss distribution  
700 \ \ |a Hansen Thomas Mejer 
700 \ \ |a Mosegaard Klaus  
700 \ \ |a Technical University of Denmark 
856 |z VISIM , sequential simulation for linear inverse problems  |u https://virtualpro.unach.elogim.com/biblioteca/visim-simulacion-secuencial-para-problemas-de-linealidad-inversa