Počet záznamů: 1  

LS-APC v1.0: a tuning-free method for the linear inverse problem and its application to source-term determination

  1. 1.
    SYSNO ASEP0466029
    Druh ASEPJ - Článek v odborném periodiku
    Zařazení RIVJ - Článek v odborném periodiku
    Poddruh JČlánek ve WOS
    NázevLS-APC v1.0: a tuning-free method for the linear inverse problem and its application to source-term determination
    Tvůrce(i) Tichý, Ondřej (UTIA-B) RID, ORCID
    Šmídl, Václav (UTIA-B) RID, ORCID
    Hofman, Radek (UTIA-B) RID
    Stohl, A. (NO)
    Celkový počet autorů4
    Zdroj.dok.Geoscientific Model Development. - : Copernicus GmbH - ISSN 1991-959X
    Roč. 9, č. 11 (2016), s. 4297-4311
    Poč.str.15 s.
    Forma vydáníTištěná - P
    Jazyk dok.eng - angličtina
    Země vyd.DE - Německo
    Klíč. slovaLinear inverse problem ; Bayesian regularization ; Source-term determination ; Variational Bayes method
    Vědní obor RIVBB - Aplikovaná statistika, operační výzkum
    CEP7F14287 GA MŠMT - Ministerstvo školství, mládeže a tělovýchovy
    Institucionální podporaUTIA-B - RVO:67985556
    UT WOS000388722900003
    EID SCOPUS84999098798
    DOI10.5194/gmd-9-4297-2016
    AnotaceEstimation of pollutant releases into the atmosphere is an important problem in the environmental sciences. It is typically formalized as an inverse problem using a linear model that can explain observable quantities (e.g., concentrations or deposition values) as a product of the source-receptor sensitivity (SRS) matrix obtained from an atmospheric transport model multiplied by the unknown source-term vector. Since this problem is typically ill-posed, current state-of-the-art methods are based on regularization of the problem and solution of a formulated optimization problem. This procedure depends on manual settings of uncertainties that are often very poorly quantified, effectively making them tuning parameters.
    PracovištěÚstav teorie informace a automatizace
    KontaktMarkéta Votavová, votavova@utia.cas.cz, Tel.: 266 052 201.
    Rok sběru2017
Počet záznamů: 1  

  Tyto stránky využívají soubory cookies, které usnadňují jejich prohlížení. Další informace o tom jak používáme cookies.