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基于metropolis抽样的弹性阻抗随机反演

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物探与化探 2015年第1期39卷 203-210页

作者：孙瑞莹印兴耀王保丽张广智中国石油大学(华东)地球科学与技术学院山东青岛266580

笔者提出了基于metropolis抽样的弹性阻抗随机反演方法,该方法是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。应用贝叶斯理论框架,首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(fast Fourier t... 详细信息

笔者提出了基于metropolis抽样的弹性阻抗随机反演方法,该方法是一种基于蒙特卡洛的非线性反演方法,能够有效地融合测井资料中的高频信息,提高反演结果的分辨率。应用贝叶斯理论框架,首先通过快速傅里叶滑动平均模拟算法(fast Fourier transform-moving average,FFT-MA)和逐渐变形算法(gradual deformation method,GDM)得到基于地质统计学的先验信息,然后用metropolis抽样算法对后验概率密度进行抽样,得到反演问题的解。其中FFT-MA模拟作为一种高效的频率域模拟方法,结合GDM后,在保持模拟空间结构不变的前提下,可以连续修改储层模型,直至满足实际观测地震记录。数值试验表明:FFT-MA模拟有效地提高了计算效率,融入GDM更新算法,可以保证反演结果有效地收敛,并且反演结果与理论模型吻合较好,具有较高的分辨率,该方法采用两步法反演弹性参数,运算速度较快。

关键词：快速傅里叶滑动平均模拟算法逐渐变形算法弹性阻抗高分辨率 metropolis抽样

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基于连续时间无规行走模型研究反常扩散

物理学报 2008年第2期57卷 696-702页

作者：林方包景东北京师范大学物理系北京100875

基于连续时间无规行走(CTRW)理论,数值研究了布朗粒子的欠扩散、正常扩散和超扩散三种扩散行为.解决了CTRW模型的跳跃步长和等待时间分布函数的可实现化问题,对metropolis抽样方法进行了改进以适用于周期势.探讨了布朗马达依靠闪烁棘轮... 详细信息

基于连续时间无规行走(CTRW)理论,数值研究了布朗粒子的欠扩散、正常扩散和超扩散三种扩散行为.解决了CTRW模型的跳跃步长和等待时间分布函数的可实现化问题,对metropolis抽样方法进行了改进以适用于周期势.探讨了布朗马达依靠闪烁棘轮和摇摆棘轮整流反常扩散所获得的定向速度,结果显示,闪烁布朗马达定向流极大值出现在超扩散条件下;摇摆布朗马达定向流最大值出现在弹道扩散条件下.

关键词：无规行走反常扩散 metropolis抽样棘轮势

运用CTRW-metropolis模型数值研究亚稳势中粒子逃逸问题

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计算物理 2009年第3期26卷 461-466页

作者：林方包景东北京师范大学物理系北京100875

基于连续时间随机行走(CTRW)理论,实现反常扩散条件下对跳跃步长和等待时间分布函数的抽样,改进metropolis抽样判定方法以适用于存在非线性势的情况.数值研究布朗粒子在亚稳势下的逃逸速率.结果显示,稳定逃逸速率γst随反常指数α非单... 详细信息

基于连续时间随机行走(CTRW)理论,实现反常扩散条件下对跳跃步长和等待时间分布函数的抽样,改进metropolis抽样判定方法以适用于存在非线性势的情况.数值研究布朗粒子在亚稳势下的逃逸速率.结果显示,稳定逃逸速率γst随反常指数α非单调变化,在超扩散条件下存在极大值和位垒相消现象.

关键词：连续时间随机行走 metropolis抽样亚稳势逃逸速率位垒相消

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不完全数据的工业可靠性统计推断研究

不完全数据的工业可靠性统计推断研究

作者：李绍伟北京交通大学

学位级别：硕士

从上世纪六七十年代起,利用概率统计理论分析工业产品可靠性的研究越来越多,其中基于不完全数据的可靠性统计推断,对探索产品的寿命失效规律以及作出正确的科学决策,具有重要的指导意义。因此本文旨在对不完全数据的产品可靠性进行理论... 详细信息

从上世纪六七十年代起,利用概率统计理论分析工业产品可靠性的研究越来越多,其中基于不完全数据的可靠性统计推断,对探索产品的寿命失效规律以及作出正确的科学决策,具有重要的指导意义。因此本文旨在对不完全数据的产品可靠性进行理论的统计研究。本文绪论总结了可靠性统计分析的起源和学术发展状况,明确分析思路和论文结构,列举了常见的删失数据类型,寿命分布规律以及可靠性分析指标等相关知识。第二章研究了应力强度可靠度的参数估计方法,以双参数Weibull寿命分布为研究对象,推导了可靠度R=P[Ymetropolis抽样方法,获得了 Bayes估计的数值解,在数值模拟阶段验证了以上方法的有效性和准确性。第三章研究了逐步Ⅱ型删失数据的可靠性统计推断,以广义Pareto寿命分布为例,出了可靠度函数S(t)基于EM算法的极大似然估计,Bootstrap自助估计以及Bayes估计,并利用马尔科夫蒙特卡洛抽样技术解决了复杂密度函数的参数估计问题,在数值模拟阶段验证了 EM算法和抽样方法的参数估计效果较好。第四章研究了逐步Ⅱ型数据的分布拟合优度检验,考虑检验的原假设为广义Pareto分布,推导了 Kullback-Leibler检验统计量和近似方法的Kullback-Leibler检验统计量的具体表达式,通过大量数值模拟探索对比了两种统计量在不同备择假设分布下的检验功效。

关键词：最小二乘法泰勒展开贝叶斯估计 Bootstrap区间估计 EM算法 metropolis抽样 Kullback-Leibler熵

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用模拟退火算法训练神经网络的实例

广西轻工业 2008年第8期24卷 100-101页

作者：廖华丽叶桥会汕头职业技术学院广东汕头515078

模拟退火算法是一种用于求解大规模优化问题的随机搜索算法,它以优化问题求解过程与物理系统退火过程之间的相似性为基础,优化的目标函数相当于金属的内能,优化问题的自变量组合状态空间相当于金属的内能状态空间,问题的求解过程就是找... 详细信息

模拟退火算法是一种用于求解大规模优化问题的随机搜索算法,它以优化问题求解过程与物理系统退火过程之间的相似性为基础,优化的目标函数相当于金属的内能,优化问题的自变量组合状态空间相当于金属的内能状态空间,问题的求解过程就是找一个组合状态,使目标函数值最小。利用metropolis准则并适当地控制温度的下降过程实现模拟退火,从而达到在多项式时间内求解全局优化问题的目标。本文用1—4—4—1的网络结构对函数y=x*sin(x)+2进行模拟退火训练。

关键词：模拟退火算法网络结构 metropolis抽样样本