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地球物理反演问题中的贝叶斯方法研究
文献摘要：
基于统计理论的贝叶斯反演方法在先验信息和观测数据的约束下,以后验概率分布的形式表征模型参数在不同区间的可能性大小.相对于确定性反演理论,贝叶斯反演通过提取模型参数边缘概率分布、最大后验解、平均解、相关系数等定量评价反演结果的不确定性以及模型参数之间的相互关系,通过模型参数后验概率分布反映观测数据和先验信息对模型参数的约束能力.本文基于贝叶斯方法在地球物理反演中的应用,总结了贝叶斯反演的基本流程,详细介绍了不同背景条件下的先验信息概率分布选择、似然函数建立、后验概率公式求解.在优化参数方面,介绍了模型参数的固定维和变维反演概念,以及超参数的优化方法;在反演方法方面,着重介绍了固定维和变维反演马尔科夫链蒙特卡罗采样方法;在模型参数评价方面,介绍了不同情况下贝叶斯统计参数的求取.然后讨论了贝叶斯反演方法采样效率提升的具体措施.最后对贝叶斯方法在地球物理反演中的应用作出总结.
文献关键词：
贝叶斯方法;地球物理反演;马尔科夫链蒙特卡罗方法;后验概率分布;计算效率;模型评价
中图分类号：
作者姓名：
蒋星达;张伟;杨辉
作者机构：
哈尔滨工业大学 航天工程与力学系,哈尔滨 150006;南方科技大学 地球与空间科学系,深圳 518055;南方科技大学 深圳市深远海油气勘探技术重点实验室,深圳 518055
文献出处：
引用格式：
[1]蒋星达;张伟;杨辉-.地球物理反演问题中的贝叶斯方法研究)[J].地球与行星物理论评（中英文）,2022(02):159-171
A类：
B类：
地球物理反演,贝叶斯方法,统计理论,贝叶斯反演,反演方法,先验信息,观测数据,后验概率分布,形式表征,表征模型,提取模型,边缘概率,定量评价,基本流程,似然函数,优化参数,超参数,法方,蒙特卡罗采样,采样方法,贝叶斯统计,统计参数,求取,采样效率,马尔科夫链蒙特卡罗方法,计算效率,模型评价
AB值：
0.25795
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