Resumen

Abordamos un problema prototipo de dispersión inversa en la interfaz de las matemáticas aplicadas, la estadística y la computación científica. Planteamos el problema de la dispersión inversa acústica desde una perspectiva de inferencia bayesiana y simulamos a partir de la distribución posterior utilizando MCMC. El mapa de avance PDE se implementa utilizando métodos de computación de alto rendimiento. Implementamos un método bayesiano estándar de selección de modelos para estimar un número efectivo de coeficientes de Fourier que puedan recuperarse a partir de datos ruidosos dentro de una formulación estándar.

• Materias:Matemáticas Análisis Matemático Álgebra Ingeniería
• Subjects:mathematics Mathematical Analysis Algebra Engineering
• Palabras claves:métodos informáticos de alto rendimiento, método bayesiano estándar de selección de modelos, perspectiva de la inferencia bayesiana, problema, coeficientes de Fourier, número efectivo, datos ruidosos, distribución posterior, informática científica, formulación estándar
• Keywords:high performance computing methods, standard bayesian model selection method, bayesian inference perspective, problem, fourier coefficients, effective number, noisy data, posterior distribution, scientific computing, standard formulation