【摘 要】
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给出了利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法求解对流-扩散方程源项识别反问题的一种新方法。该方法把源项识别反问题视为贝叶斯估计问题,然后用MCMC法求解。首先利用贝叶斯公式
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(40775064)资助
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给出了利用马尔科夫链蒙特卡罗(MCMC)方法求解对流-扩散方程源项识别反问题的一种新方法。该方法把源项识别反问题视为贝叶斯估计问题,然后用MCMC法求解。首先利用贝叶斯公式,导出了多点源中源强和位置等未知参数分布规律的后验概率密度函数;接着以后验概率分布为目标分布采用自适应Metropolis算法构造Markov链;然后截取收敛的链序列,利用后验均值方法估计出源项中的未知参数。数值试验结果表明,该方法具有精度高,收敛速度快且易于计算机实现等优点。
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