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An Adaptive Surrogate Modeling Based on Deep Neural Networks for Large-Scale Bayesian Inverse Problems 期刊论文
COMMUNICATIONS IN COMPUTATIONAL PHYSICS, 2020, 卷号: 28, 期号: 5, 页码: 2180-2205
作者:  Yan, Liang;  Zhou, Tao
收藏  |  浏览/下载：144/0  |  提交时间：2021/01/14
Bayesian inverse problems  deep neural networks  multi-fidelity surrogate modeling  Markov chain Monte Carlo  
AN ADAPTIVE MULTIFIDELITY PC-BASED ENSEMBLE KALMAN INVERSION FOR INVERSE PROBLEMS 期刊论文
INTERNATIONAL JOURNAL FOR UNCERTAINTY QUANTIFICATION, 2019, 卷号: 9, 期号: 3, 页码: 205-220
作者:  Yan, Liang;  Zhou, Tao
收藏  |  浏览/下载：168/0  |  提交时间：2020/01/10
Bayesian inverse problems  ensemble Kalman inversion  multifidelity polynomial chaos  surrogate modeling  
WEIGHTED APPROXIMATE FEKETE POINTS: SAMPLING FOR LEAST-SQUARES POLYNOMIAL APPROXIMATION 期刊论文
SIAM JOURNAL ON SCIENTIFIC COMPUTING, 2018, 卷号: 40, 期号: 1, 页码: A366-A387
作者:  Guo, Ling;  Narayan, Akil;  Yan, Liang;  Zhou, Tao
收藏  |  浏览/下载：175/0  |  提交时间：2018/07/30
uncertainty quantification  least-squares approximations  Fekete points  QR decomposition