Adaptive response surface approximation method for bayesian inference
Visualitza/Obre
Estadístiques de LA Referencia / Recolecta
Inclou dades d'ús des de 2022
Cita com:
hdl:2117/334039
Tipus de documentText en actes de congrés
Data publicació2015
EditorCIMNE
Condicions d'accésAccés obert
Tots els drets reservats. Aquesta obra està protegida pels drets de propietat intel·lectual i
industrial corresponents. Sense perjudici de les exempcions legals existents, queda prohibida la seva
reproducció, distribució, comunicació pública o transformació sense l'autorització del titular dels drets
Abstract
The need for surrogate models and adaptive methods can be best appreciated if one is interested in parameter estimation using a Bayesian calibration procedure for validation purposes [1,2]. We extend our work on error decomposition and adaptive refinement for response surfaces [3] to the development of a surrogate model that can be utilized to estimate the parameters of Reynolds-averaged Navier-Stokes models. The error estimates and adaptive schemes are driven here by a quantity of interest and are thus based on the approximation of an adjoint problem. The desired tolerance in the error of the posterior distribution allows one to establish a threshold for the accuracy of the surrogate model. Particular focus is paid to accurate estimation of evidences to facilitate model selection.
CitacióPrudhomme, S.; Bryant, C.M. Adaptive response surface approximation method for bayesian inference. A: ADMOS 2015. CIMNE, 2015, p. 90.
Fitxers | Descripció | Mida | Format | Visualitza |
---|---|---|---|---|
Admos2015-68-Adaptive Response Surface.pdf | 144,3Kb | Visualitza/Obre |