逐次モンテカルロ法を用いたマルチスケール逆問題へのベイズアプローチ

空間的に変動するパラメータを推定するための新しいベイズ計算アプローチが開発された。スパースグリッドコラケーション法が空間場をパラメータ化するために採用される。階層構造を持つスパースグリッドに基づいて、空間場のマルチスケール表現が構築される。次に、空間的に変動するパラメータを計算するために適応的な洗練戦略が用いられる。逐次モンテカルロ（SMC）サンプラーが複数のスケールで定義された事後分布を探るために使用される。SMCサンプリングは直接並列化可能で、マルチモーダルターゲット分布に対して従来のマルコフ連鎖モンテカルロ法よりも優れている。粗い解像度で得られたサンプルは、より細かいレベルでの推定のための事前情報を提供するために使用される。このベイズ計算アプローチは非常に一般的で、さまざまな空間的に変動するパラメータの推定問題に適用可能である。この方法は、多孔質媒体を通る流れにおける透過性の推定を通じて実証されている。