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Original title:
Active Subspaces in Bayesian Inverse Problems 
Translated title:
Aktive Unterräume in Bayes'schen Inversen Problemen 
Year:
2020 
Document type:
Dissertation 
Institution:
Fakultät für Mathematik 
Advisor:
Wohlmuth, Barbara (Prof. Dr.) 
Referee:
Wohlmuth, Barbara (Prof. Dr.); Podgórski, Krzysztof (Prof. Dr.) 
Language:
en 
Subject group:
MAT Mathematik 
Keywords:
Dimension reduction, Bayesian parameter inference 
Translated keywords:
Dimensionsreduktion, Bayes'sche Parameterinferenz 
TUM classification:
MAT 650d 
Abstract:
Bayesian inverse problems constitute an important methodological part of parameter studies in predictive modeling. Since high-dimensional parameter spaces often require a huge computational effort, approaches for cost reduction are of fundamental importance. For example, the costs can be substantially reduced by exploiting low-dimensional structure in the form of active subspaces. In this work, we derive new generalized bounds, develop an iterative algorithm, and demonstrate computational benefi...    »
 
Translated abstract:
In der prädiktiven Modellierung stellen Bayes'sche inverse Probleme einen wichtigen methodischen Bestandteil von Parameterstudien dar. Da hierbei in hochdimensionalen Parameterräumen oft ein großer Rechenaufwand entsteht, sind Methodiken zur Kostenreduktion von fundamentaler Bedeutung. Eine Möglichkeit besteht darin, niederdimensionale Strukturen in der Form von aktiven Unterräumen auszunutzen. In dieser Arbeit werden neue verallgemeinerte Schranken hergeleitet, ein iterativer Algorithmus entwic...    »
 
Oral examination:
15.09.2020 
File size:
5058156 bytes 
Pages:
181 
Last change:
29.09.2020