Inverse problems - Introduction - Probabilistic approach
|
|
- Stefan Edward Wolski
- 6 lat temu
- Przeglądów:
Transkrypt
1 Inverse problems - Introduction - Probabilistic approach Wojciech Dȩbski Instytut Geofizyki PAN debski@igf.edu.pl Wydział Fizyki UW,
2 Wydział Fizyki UW Warszawa, (1) Plan of the talk I. INTRODUCTION forward/inverse problems inversion as a parameter estimation task direct/indirect measurements II. PROBABILISTIC APPROACH inversion as an inference process description of information - probability experimental, theoretical, and apriori information Building A posteriori pdf Bayesian rule - a posteriori probability Tarantola s (probabilistic) approach A posteriori pdf - examples II. GEOPHYSICAL EXAMPLES
3 Forward and inverse problems forward modelling Wydział Fizyki UW Warszawa, (2)
4 Forward and inverse problems inversion Wydział Fizyki UW Warszawa, (3)
5 Forward and inverse problems parameter estimation Wydział Fizyki UW Warszawa, (4)
6 Wydział Fizyki UW Warszawa, (5) Model and Data Parameters Physical System: Model parameters: p 1, p 2, p K Predicted (Observed) data: m = (m 1, m 2, m M ) d = (d 1, d 2, d N ) Forward modelling: d = f(m)
7 Wydział Fizyki UW Warszawa, (6) Linear Inverse Problem Algebraic approach d = G m Naive inversion: m est = G 1 d Algebraic method: G T d = G T G m G T G = G T G + λi m est = (G T G + λi) 1 d
8 Wydział Fizyki UW Warszawa, (7) Inverse Problem Optimization approach Searching the model space for the model which best fits the data Least squares method: (d obs f(m)) T (d obs f(m)) = min More generally: (d obs f(m)) D + m m apr M = min
9 Wydział Fizyki UW Warszawa, (8) Direct / Indirect measurements Counts: events No. of particles quantified parameters Counts in a scale unit: mass luminosity temperature Quantities unmeasureable directly: mas of a earth, star, galaxy temperature distribution in the Earth, the sun, etc. mass of elementary particles...
10 Direct & Indirect measurements Wydział Fizyki UW Warszawa, (9)
11 Direct & Indirect measurements Wydział Fizyki UW Warszawa, (10)
12 Indirect measurement - Example Wydział Fizyki UW Warszawa, (11)
13 Inversion Back projection Wydział Fizyki UW Warszawa, (12)
14 Wydział Fizyki UW Warszawa, (13) Inversion optimization S(ρ) = V obs V (ρ) = min
15 Inversion as Joining Information (Inference) Wydział Fizyki UW Warszawa, (14)
16 Description of information (a) (data) Wydział Fizyki UW Warszawa, (15)
17 Description of information (a) (probability) Wydział Fizyki UW Warszawa, (16)
18 Description of information (b) (data) Wydział Fizyki UW Warszawa, (17)
19 Description of information (b) (probability) Wydział Fizyki UW Warszawa, (18)
20 Description of information (b) (data) Wydział Fizyki UW Warszawa, (19)
21 Description of information (b) (probability) Wydział Fizyki UW Warszawa, (20)
22 Frequentists interpretation of probability Wydział Fizyki UW Warszawa, (21)
23 Bayesian interpretation of probability Wydział Fizyki UW Warszawa, (22)
24 Joining Information (Inference) Wydział Fizyki UW Warszawa, (23)
25 Wydział Fizyki UW Warszawa, (24) Experimental information Experimental uncertainties: ɛ: random = p(ɛ) d obs = d true + ɛ P ([ɛ δ/2, ɛ + δ/2]) P(d = d true ) = p ɛ (d d obs ) But how to find p(ɛ)???
26 Wydział Fizyki UW Warszawa, (25) Experimental information Experimental uncertainties statistic: postulate: p(ɛ) = k e ɛ2 2σ 2 estimated by repeating measurement P ([x δ/2, x + δ/2]) = N i N
27 A priori information Wydział Fizyki UW Warszawa, (26)
28 Wydział Fizyki UW Warszawa, (27) Theoretical information Theoretical information: correlation d = G(m) = p(d = G(m) m) G may be known approximatelly: G(m) = G o m + G 1 m Exact theory: p(d m) = δ(d G(m))
29 Theoretical information Wydział Fizyki UW Warszawa, (28)
30 Theoretical information Wydział Fizyki UW Warszawa, (29)
31 Theoretical information Wydział Fizyki UW Warszawa, (30)
32 Wydział Fizyki UW Warszawa, (31) Multi-dimensional pdf p(x, y) marginal pdf p x (x) = Y marginal pdf p y (y) = X p(x, y)dy p(x, y)dx conditional pdf: p x y (x y) = p(x, y)/p y (y) conditional pdf: p y x (y x) = p(x, y)/p x (x)
33 Wydział Fizyki UW Warszawa, (32) Multi-dimensional pdf p(x, y) = p x y (x y)p y (y) p(x, y) = p y x (y x)p x (x) p x y (x y)p y (y) = p y x (y x)p x (x)
34 Wydział Fizyki UW Warszawa, (33) Multi-dimensional pdf p m (m d) = p d m(d m)p m (m) p d (d)
35 Wydział Fizyki UW Warszawa, (34) Joining information 1. observation: p(d) 2. theory: q(m, d) 3. a priori f(m, d) p q(x) = p(x) q(x) µ(x)
36 Conditional vs. joint pdf Wydział Fizyki UW Warszawa, (35)
37 Wydział Fizyki UW Warszawa, (36) A posteriori pdf A posteriori pdf: σ(m, d) p(d) q(m, d) f M (m)f D (m) describes all information on d, m. σ m (m) = σ(m, d)dd σ d (d) = D σ(m, d)dm M
38 Wydział Fizyki UW Warszawa, (37) A posteriori pdf σ m (m) = f M (m) L(m, d obs )
39 Wydział Fizyki UW Warszawa, (38) A posteriori pdf A posteriori pdf σ(m, d): always exists is unique describes all information is the solution of an inverse problem
40 Wydział Fizyki UW Warszawa, (39) Exact theory σ(m) = f M (m) D p(d)q(m, d)dd q(d, m) = δ(d G(m)) σ(m) = f M (m) p(d G(m)) σ(m) = f M (m) exp ( (d G(m)) T C 1 (d G(m)) )
41 Exact theory: linear case Wydział Fizyki UW Warszawa, (40)
42 Exact theory: non-linear case Wydział Fizyki UW Warszawa, (41)
43 Exact data: uncertain theory Wydział Fizyki UW Warszawa, (42)
44 Non-resolved parameters Wydział Fizyki UW Warszawa, (43)
45 Wydział Fizyki UW Warszawa, (44) Summary Parameter estimation Error analysis Resolution analysis Experimental planning Model discrimination Others (non-parametric) inference
46 Wydział Fizyki UW Warszawa, (45) Inversion Algorithms- Summary Method Advantages Limitations Algebraic (LSQR) - Simplicity - Only linear problems m ml = (G T G + γi) 1 G T d obs - Large scale problems - Lack of robustness Optimization - Simplicity - Difficult error estimation G(m) d obs + λ m) m a = min - Fully nonlinear Bayesian - Fully nonlinear - More complex theory σ(m) = f(m)l(m, d obs ) - Full error handling - Requires efficient sampler
Elementy wspo łczesnej teorii inwersji
Elementy wspo łczesnej teorii inwersji W. Debski, 5.02.2015 Przykład - 1 (Wiek A. Tarantoli???) debski@igf.edu.pl: W6-1 IGF PAN, 5.02.2015 Pomysł na rozwiazanie debski@igf.edu.pl: W6-2 IGF PAN, 5.02.2015
Bardziej szczegółowotum.de/fall2018/ in2357
https://piazza.com/ tum.de/fall2018/ in2357 Prof. Daniel Cremers From to Classification Categories of Learning (Rep.) Learning Unsupervised Learning clustering, density estimation Supervised Learning learning
Bardziej szczegółowoMetody inwersji Bayesowskiej - zaczynamy...
Metody inwersji Bayesowskiej - zaczynamy... W. D ebski debski@igf.edu.pl www.igf.edu.pl/ debski/ Plan wykładu Literatura i materiały pomocnicze Wprowadzenie Zagadnienia modelowania Zagadnienia odwrotne
Bardziej szczegółowoHard-Margin Support Vector Machines
Hard-Margin Support Vector Machines aaacaxicbzdlssnafiyn9vbjlepk3ay2gicupasvu4iblxuaw2hjmuwn7ddjjmxm1bkcg1/fjqsvt76fo9/gazqfvn8y+pjpozw5vx8zkpvtfxmlhcwl5zxyqrm2vrg5zw3vxmsoezi4ogkr6phieky5crvvjhriqvdom9l2xxftevuwcekj3lktmhghgniauiyutvrwxtvme34a77kbvg73gtygpjsrfati1+xc8c84bvraowbf+uwnipyehcvmkjrdx46vlykhkgykm3ujjdhcyzqkxy0chur6ax5cbg+1m4bbjptjcubuz4kuhvjoql93hkin5hxtav5x6yyqopnsyuneey5ni4keqrxbar5wqaxbik00icyo/iveiyqqvjo1u4fgzj/8f9x67bzmxnurjzmijtlybwfgcdjgfdtajwgcf2dwaj7ac3g1ho1n4814n7wwjgjmf/ys8fenfycuzq==
Bardziej szczegółowoTTIC 31210: Advanced Natural Language Processing. Kevin Gimpel Spring Lecture 9: Inference in Structured Prediction
TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing Kevin Gimpel Spring 2019 Lecture 9: Inference in Structured Prediction 1 intro (1 lecture) Roadmap deep learning for NLP (5 lectures) structured prediction
Bardziej szczegółowoMachine Learning for Data Science (CS4786) Lecture11. Random Projections & Canonical Correlation Analysis
Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture11 5 Random Projections & Canonical Correlation Analysis The Tall, THE FAT AND THE UGLY n X d The Tall, THE FAT AND THE UGLY d X > n X d n = n d d The
Bardziej szczegółowoLinear Classification and Logistic Regression. Pascal Fua IC-CVLab
Linear Classification and Logistic Regression Pascal Fua IC-CVLab 1 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
Bardziej szczegółowoProbabilistic Methods and Statistics. Computer Science 1 st degree (1st degree / 2nd degree) General (general / practical)
MODULE DESCRIPTION Module code Module name Metody probabilistyczne i statystyka Module name in English Probabilistic Methods and Statistics Valid from academic year 2012/2013 MODULE PLACEMENT IN THE SYLLABUS
Bardziej szczegółowoDEFINING REGIONS THAT CONTAIN COMPLEX ASTRONOMICAL STRUCTURES
KATY MCKEOUGH XIAO-LI MENG, VINAY KASHYAP, ANETA SIEMIGINOWSKA, DAVID VAN DYK, SHIHAO YANG, LUIS CAMPOS, DEFINING REGIONS THAT CONTAIN COMPLEX ASTRONOMICAL STRUCTURES INTRODUCTION SCIENTIFIC MOTIVATION
Bardziej szczegółowoElementy wspo łczesnej teorii inwersji
Elementy wspo łczesnej teorii inwersji W. Debski, 27.11.2014 Zagadnienia modelowania i inwersji uogólnienie debski@igf.edu.pl: W2-1 IGF PAN, 27.11.2014 Zagadnienie odwrotne - pomiary pośrednie zagadnienie
Bardziej szczegółowoElementy wspo łczesnej teorii inwersji
Elementy wspo łczesnej teorii inwersji Metoda optymalizacyjna (2) W. Debski, 8.01.2015 Liniowy problem odwrotny m est (λ) = m apr + (G T G + λi) 1 G T ( dobs G m apr) +δ d est d o = + λ I ( G T G + λi
Bardziej szczegółowoProposal of thesis topic for mgr in. (MSE) programme in Telecommunications and Computer Science
Proposal of thesis topic for mgr in (MSE) programme 1 Topic: Monte Carlo Method used for a prognosis of a selected technological process 2 Supervisor: Dr in Małgorzata Langer 3 Auxiliary supervisor: 4
Bardziej szczegółowoConvolution semigroups with linear Jacobi parameters
Convolution semigroups with linear Jacobi parameters Michael Anshelevich; Wojciech Młotkowski Texas A&M University; University of Wrocław February 14, 2011 Jacobi parameters. µ = measure with finite moments,
Bardziej szczegółowoElementy wspo łczesnej teorii inwersji
Elementy wspo łczesnej teorii inwersji W. Debski, 11.12.2014 Liniowy problem odwrotny m est (λ) = m apr + (G T G + λi) 1 G T ( dobs G m apr) +δ debski@igf.edu.pl: W3-1 IGF PAN, 11.12.2014 Metoda algebraiczna
Bardziej szczegółowoSymmetry and Geometry of Generalized Higgs Sectors
Symmetry and Geometry of Generalized Higgs Sectors Ryo Nagai Tohoku University in collaboration with M. Tanabashi (Nagoya U.), Y. Uchida (Nagoya U.), and K. Tsumura (Kyoto U.) PPP2018 @ YITP, Aug. 6-10,
Bardziej szczegółowoGradient Coding using the Stochastic Block Model
Gradient Coding using the Stochastic Block Model Zachary Charles (UW-Madison) Joint work with Dimitris Papailiopoulos (UW-Madison) aaacaxicbvdlssnafj3uv62vqbvbzwarxjsqikaboelgzux7gcaeywtsdp1mwsxeaepd+ctuxcji1r9w5984bbpq1gmxdufcy733bcmjutn2t1fawl5zxsuvvzy2t7z3zn29lkwyguktjywrnqbjwigntuuvi51uebqhjlsdwfxebz8qiwnc79uwjv6mepxgfcoljd88uiox0m1hvlnzwzgowymjn7tjyzertmvpareju5aqkndwzs83thawe64wq1j2httvxo6eopirccxnjekrhqae6wrkuuykl08/gmnjryqwsoqurubu/t2ro1jkyrzozhipvpz3juj/xjdt0ywxu55mina8wxrldkoetukairuekzbubgfb9a0q95fawonqkjoez/7lrdi6trzbcm7pqvwrio4yoarh4aq44bzuwq1ogcba4be8g1fwzjwzl8a78tfrlrnfzd74a+pzb2h+lzm=
Bardziej szczegółowoPreviously on CSCI 4622
More Naïve Bayes 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
Bardziej szczegółowoMaximum A Posteriori Chris Piech CS109, Stanford University
Maximum A Posteriori Chris Piech CS109, Stanford University Previously in CS109 Game of Estimators Estimators Maximum Likelihood Non spoiler alert: this didn t happen in game of thrones aaab7nicbva9swnbej2lxzf+rs1tfomqm3anghywarvlcoydkjpsbfasjxt7x+6cei78cbslrwz9pxb+gzfjfzr4yodx3gwz84jecoou++0u1ty3nrek26wd3b39g/lhucveqwa8ywiz605adzdc8sykllytae6jqpj2ml6d+e0nro2i1qnoeu5hdkhekbhfk7u7j1lvne/75ypbc+cgq8tlsqvynprlr94gzmneftjjjel6boj+rjukjvm01esntygb0yhvwqpoxi2fzc+dkjordegya1skyvz9pzhryjhjfnjoiolilhsz8t+vm2j47wdcjslyxralwlqsjmnsdziqmjoue0so08lestiiasrqjlsyixjll6+s1kxnc2ve/wwlfpphuyqtoiuqehafdbidbjsbwrie4rxenmr5cd6dj0vrwclnjuepnm8fuskpig==
Bardziej szczegółowoMedical electronics part 10 Physiological transducers
Medical electronics part 10 Prezentacja multimedialna współfinansowana przez Unię Europejską w ramach Europejskiego Funduszu Społecznego w projekcie pt. Innowacyjna dydaktyka bez ograniczeń - zintegrowany
Bardziej szczegółowoNonlinear data assimilation for ocean applications
Nonlinear data assimilation for ocean applications Peter Jan van Leeuwen, Manuel Pulido, Jacob Skauvold, Javier Amezcua, Polly Smith, Met Ades, Mengbin Zhu Comparing observations and models Ensure they
Bardziej szczegółowoSTATISTICAL METHODS IN BIOLOGY
STATISTICAL METHODS IN BIOLOGY 1. Introduction 2. Populations and samples 3. Hypotheses testing and parameter estimation 4. Experimental design for biological data 5. Most widely used statistical tests
Bardziej szczegółowoNew Roads to Cryptopia. Amit Sahai. An NSF Frontier Center
New Roads to Cryptopia Amit Sahai An NSF Frontier Center OPACity Panel, May 19, 2019 New Roads to Cryptopia What about all this space? Cryptography = Hardness* PKE RSA MPC DDH ZK Signatures Factoring IBE
Bardziej szczegółowoOpenPoland.net API Documentation
OpenPoland.net API Documentation Release 1.0 Michał Gryczka July 11, 2014 Contents 1 REST API tokens: 3 1.1 How to get a token............................................ 3 2 REST API : search for assets
Bardziej szczegółowoFew-fermion thermometry
Few-fermion thermometry Phys. Rev. A 97, 063619 (2018) Tomasz Sowiński Institute of Physics of the Polish Academy of Sciences Co-authors: Marcin Płodzień Rafał Demkowicz-Dobrzański FEW-BODY PROBLEMS FewBody.ifpan.edu.pl
Bardziej szczegółowoMachine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 24. Differential Privacy and Re-useable Holdout
Machine Learning for Data Science (CS4786) Lecture 24 Differential Privacy and Re-useable Holdout Defining Privacy Defining Privacy Dataset + Defining Privacy Dataset + Learning Algorithm Distribution
Bardziej szczegółowoWspółczesna technika inwersyjna - dokad zmierzamy? Wojciech Dȩbski
Współczesna technika inwersyjna - dokad zmierzamy? Wojciech Dȩbski 24.5.2 Pomiar bezpośredni IGF, 24.5.2 IGF - Pomiar pośredni IGF, 24.5.2 IGF - 2 Interpretacja matematyczna m m + dm m d + dd d = G(m)
Bardziej szczegółowoSpis treści. Przedmowa Monika Książek Rozdział I Analiza danych jakościowych... 25
Spis treści Przedmowa................................................................ 17 Monika Książek Rozdział I Analiza danych jakościowych................................................. 25 I. Teoria....................................................................
Bardziej szczegółowoTychy, plan miasta: Skala 1: (Polish Edition)
Tychy, plan miasta: Skala 1:20 000 (Polish Edition) Poland) Przedsiebiorstwo Geodezyjno-Kartograficzne (Katowice Click here if your download doesn"t start automatically Tychy, plan miasta: Skala 1:20 000
Bardziej szczegółowoTTIC 31210: Advanced Natural Language Processing. Kevin Gimpel Spring Lecture 8: Structured PredicCon 2
TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing Kevin Gimpel Spring 2019 Lecture 8: Structured PredicCon 2 1 Roadmap intro (1 lecture) deep learning for NLP (5 lectures) structured predic+on (4 lectures)
Bardziej szczegółowoTadeusz SZKODNY. POLITECHNIKA ŚLĄSKA ZESZYTY NAUKOWE Nr 1647 MODELOWANIE I SYMULACJA RUCHU MANIPULATORÓW ROBOTÓW PRZEMYSŁOWYCH
POLITECHNIKA ŚLĄSKA ZESZYTY NAUKOWE Nr 1647 Tadeusz SZKODNY SUB Gottingen 217 780 474 2005 A 3014 MODELOWANIE I SYMULACJA RUCHU MANIPULATORÓW ROBOTÓW PRZEMYSŁOWYCH GLIWICE 2004 SPIS TREŚCI WAŻNIEJSZE OZNACZENIA
Bardziej szczegółowoThe impact of the global gravity field models on the orbit determination of LAGEOS satellites
models on the Satelitarne metody wyznaczania pozycji we współczesnej geodezji i nawigacji, Poland 2-4.06.2011 Krzysztof Sośnica, Daniela Thaller, Adrian Jäggi, Rolf Dach and Gerhard Beutler Astronomical
Bardziej szczegółowoStrangeness in nuclei and neutron stars: many-body forces and the hyperon puzzle
Strangeness in nuclei and neutron stars: many-body forces and the hyperon puzzle Diego Lonardoni FRIB Theory Fellow In collaboration with: S. Gandolfi, LAL J. A. Carlson, LAL A. Lovato, AL & IF F. Pederiva,
Bardziej szczegółowoModern methods of statistical physics
Modern methods of statistical physics František Slanina Institute of Physics, Academy of Sciences of the Czech Republic, Prague slanina@fzu.cz www.fzu.cz/ slanina Ising model Renormalisation group Modern
Bardziej szczegółowoEXAMPLES OF CABRI GEOMETRE II APPLICATION IN GEOMETRIC SCIENTIFIC RESEARCH
Anna BŁACH Centre of Geometry and Engineering Graphics Silesian University of Technology in Gliwice EXAMPLES OF CABRI GEOMETRE II APPLICATION IN GEOMETRIC SCIENTIFIC RESEARCH Introduction Computer techniques
Bardziej szczegółowoRozpoznawanie twarzy metodą PCA Michał Bereta 1. Testowanie statystycznej istotności różnic między jakością klasyfikatorów
Rozpoznawanie twarzy metodą PCA Michał Bereta www.michalbereta.pl 1. Testowanie statystycznej istotności różnic między jakością klasyfikatorów Wiemy, że możemy porównywad klasyfikatory np. za pomocą kroswalidacji.
Bardziej szczegółowoSPIS TREŚCI SPIS WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ WSTĘP KRÓTKA CHARAKTERYSTYKA SEKTORA ENERGETYCZNEGO W POLSCE... 14
SPIS TREŚCI SPIS WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ... 9 1. WSTĘP... 11 2. KRÓTKA CHARAKTERYSTYKA SEKTORA ENERGETYCZNEGO W POLSCE... 14 2.1. Analiza aktualnego stanu struktury wytwarzania elektryczności i ciepła w
Bardziej szczegółowoTeoria sygnałów. Signal Theory. Electrical Engineering 1 st degree (1st degree / 2nd degree) General (general / practical)
MODULE DESCRIPTION Module code Module name Teoria sygnałów Module name in English Signal Theory Valid from academic year 01/013 MODULE PLACEMENT IN THE SYLLABUS Subject Level of education Studies profile
Bardziej szczegółowoMgr inż. Krzysztof KRAWIEC. Rozprawa doktorska. Streszczenie
Analiza wrażliwości numerycznego modelu procesu zapadliskowego na zmianę wartości parametrów fizyczno-mechanicznych metodą zbiorów losowych w warunkach geologicznych i górniczych niecki bytomskiej Mgr
Bardziej szczegółowoTHEORETICAL STUDIES ON CHEMICAL SHIFTS OF 3,6 DIIODO 9 ETHYL 9H CARBAZOLE
THEORETICAL STUDIES ON CHEMICAL SHIFTS OF 3,6 DIIODO 9 ETHYL 9H CARBAZOLE Teobald Kupkaa, Klaudia Radula-Janika, Krzysztof Ejsmonta, Zdzisław Daszkiewicza, Stephan P. A. Sauerb a Faculty of Chemistry,
Bardziej szczegółowoTowards Stability Analysis of Data Transport Mechanisms: a Fluid Model and an Application
Towards Stability Analysis of Data Transport Mechanisms: a Fluid Model and an Application Gayane Vardoyan *, C. V. Hollot, Don Towsley* * College of Information and Computer Sciences, Department of Electrical
Bardziej szczegółowoRaport bieżący: 44/2018 Data: g. 21:03 Skrócona nazwa emitenta: SERINUS ENERGY plc
Raport bieżący: 44/2018 Data: 2018-05-23 g. 21:03 Skrócona nazwa emitenta: SERINUS ENERGY plc Temat: Zawiadomienie o zmianie udziału w ogólnej liczbie głosów w Serinus Energy plc Podstawa prawna: Inne
Bardziej szczegółowoAnalysis of Movie Profitability STAT 469 IN CLASS ANALYSIS #2
Analysis of Movie Profitability STAT 469 IN CLASS ANALYSIS #2 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
Bardziej szczegółowoVacuum decay rate in the standard model and beyond
KEK-PH 2018 Winter, Dec 4-7 2018 Vacuum decay rate in the standard model and beyond Yutaro Shoji (KMI, Nagoya U.) Phys. Lett. B771(2017)281; M. Endo, T. Moroi, M. M. Nojiri, YS JHEP11(2017)074; M. Endo,
Bardziej szczegółowoarchivist: Managing Data Analysis Results
archivist: Managing Data Analysis Results https://github.com/pbiecek/archivist Marcin Kosiński 1,2, Przemysław Biecek 2 1 IT Research and Development Grupa Wirtualna Polska 2 Faculty of Mathematics, Informatics
Bardziej szczegółowoMetody inwersji Bayesowskiej -L7- IGF PAN, 21.IV.2005
Metody inwersji Bayesowskiej -L7- Podejście optymalizacyjne i probabilistyczne podobieństwa i różnice (C) G(m) d obs + λ m m apr = min d obs m apr d th = d true + ɛ obs = m true + ɛ apr = G(m) + ɛ th G(m)
Bardziej szczegółowoWęglowego. Title: Pasywna tomografia sejsmiczna obszaru Górnośląskiego Zagłębia. Author: Wojciech Dębski, Łukasz Rudziński
Title: Pasywna tomografia sejsmiczna obszaru Górnośląskiego Zagłębia Węglowego Author: Wojciech Dębski, Łukasz Rudziński Citation style: Dębski Wojciech, Rudziński Łukasz. (21). Pasywna tomografia sejsmiczna
Bardziej szczegółowoAlgorytmy MCMC (Markowowskie Monte Carlo) dla skokowych procesów Markowa
Algorytmy MCMC (Markowowskie Monte Carlo) dla skokowych procesów Markowa Wojciech Niemiro 1 Uniwersytet Warszawski i UMK Toruń XXX lat IMSM, Warszawa, kwiecień 2017 1 Wspólne prace z Błażejem Miasojedowem,
Bardziej szczegółowoII-go stopnia. Stacjonarne. Zagadnienia egzaminacyjne AUTOMATYKA I ROBOTYKA TYP STUDIÓW STOPIEŃ STUDIÓW SPECJALNOŚĆ
(ARK) Komputerowe sieci sterowania 1. Zaawansowane metody wyznaczania parametrów regulatorów 2. Mechanizmy innowacyjne. 3. Sieci neuronowe w modelowaniu obiektów dynamicznych. 4. Zasady projektowania i
Bardziej szczegółowoZastosowania metod analitycznej złożoności obliczeniowej do przetwarzania sygnałów cyfrowych oraz w metodach numerycznych teorii aproksymacji
Zastosowania metod analitycznej złożoności obliczeniowej do przetwarzania sygnałów cyfrowych oraz w metodach numerycznych teorii aproksymacji Marek A. Kowalski Uniwersytet Kardynała Stefana Wyszyńskiego
Bardziej szczegółowo[3] Hałgas S., An algorithm for fault location and parameter identification of analog circuits
Bibliografia [1] Hałgas S., Algorytm lokalizacji uszkodzeń w nieliniowych układach elektronicznych, Materiały XVI Seminarium z Podstaw Elektrotechniki i Teorii Obwodów, SPETO 93, 247-253, 1993. [2] Hałgas
Bardziej szczegółowoNeural Networks (The Machine-Learning Kind) BCS 247 March 2019
Neural Networks (The Machine-Learning Kind) BCS 247 March 2019 Neurons http://biomedicalengineering.yolasite.com/neurons.php Networks https://en.wikipedia.org/wiki/network_theory#/media/file:social_network_analysis_visualization.png
Bardziej szczegółowoThe Overview of Civilian Applications of Airborne SAR Systems
The Overview of Civilian Applications of Airborne SAR Systems Maciej Smolarczyk, Piotr Samczyński Andrzej Gadoś, Maj Mordzonek Research and Development Department of PIT S.A. PART I WHAT DOES SAR MEAN?
Bardziej szczegółowoPRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE. Negotiation techniques. Management. Stationary. II degree
Politechnika Częstochowska, Wydział Zarządzania PRZEWODNIK PO PRZEDMIOCIE Nazwa przedmiotu Kierunek Forma studiów Poziom kwalifikacji Rok Semestr Jednostka prowadząca Osoba sporządzająca Profil Rodzaj
Bardziej szczegółowoRevenue Maximization. Sept. 25, 2018
Revenue Maximization Sept. 25, 2018 Goal So Far: Ideal Auctions Dominant-Strategy Incentive Compatible (DSIC) b i = v i is a dominant strategy u i 0 x is welfare-maximizing x and p run in polynomial time
Bardziej szczegółowoMatematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.
Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r. Historia kierunku Matematyka Stosowana utworzona w 2012 r. na WPPT (zespół z Centrum im. Hugona Steinhausa) studia
Bardziej szczegółowoHOW MASSIVE ARE PROTOPLANETARY/ PLANET HOSTING/PLANET FORMING DISCS?
GREAT BARRIERS IN PLANET FORMATION, PALM COVE 26/07/2019 HOW MASSIVE ARE PROTOPLANETARY/ PLANET HOSTING/PLANET FORMING DISCS? CAN ALL THESE STRUCTURES TELL US SOMETHING ABOUT THE (GAS) DISC MASS? BENEDETTA
Bardziej szczegółowoM W M Z correlation. πα 1 M G F 2 = 2M 2 W 2 W
M W M Z correlation µ W ν µ e ν e G F 2 = 2M 2 W πα ( 1 M 2 W /MZ) 2 with loop contributions G F 2 = 2M 2 W (1+ r) πα ( 1 M 2 W /MZ) 2 1-loop examples ØÓÔ ÕÙ Ö r : quantum correction r = r(m t,m H ) Ï
Bardziej szczegółowoSteps to build a business Examples: Qualix Comergent
How To Start a BUSINESS Agenda Steps to build a business Examples: Qualix Comergent 1 Idea The Idea is a Piece of a Company 4 2 The Idea is a Piece of a Company Investing_in_New_Ideas.wmv Finding_the_Problem_is_the_Hard_Part_Kevin
Bardziej szczegółowoModel standardowy i stabilność próżni
Model standardowy i stabilność próżni Marek Lewicki Instytut Fizyki teoretycznej, Wydzia l Fizyki, Uniwersytet Warszawski Sympozjum Doktoranckie Warszawa-Fizyka-Kraków, 4 Marca 2016, Kraków Na podstawie:
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM
1-2011 PROBLEMY EKSPLOATACJI 205 Zbigniew ZDZIENNICKI, Andrzej MACIEJCZYK Politechnika Łódzka, Łódź ZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM Słowa kluczowe
Bardziej szczegółowoEksperymenty reaktorowe drugiej generacji wyznaczenie ϑ 13
Eksperymenty reaktorowe drugiej generacji wyznaczenie ϑ 13 v Przypomnienie wyniku eksperymentu KamLAND - weryfikującego oscylacje neutrin słonecznych v Formuły na prawdopodobieństwo disappearance antyneutrin
Bardziej szczegółowoSPOTKANIE 3: Regresja: Regresja liniowa
Wrocław University of Technology SPOTKANIE 3: Regresja: Regresja liniowa Adam Gonczarek Studenckie Koło Naukowe Estymator adam.gonczarek@pwr.wroc.pl 22.11.2013 Rozkład normalny Rozkład normalny (ang. normal
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do programu RapidMiner Studio 7.6, część 9 Modele liniowe Michał Bereta
Wprowadzenie do programu RapidMiner Studio 7.6, część 9 Modele liniowe Michał Bereta www.michalbereta.pl Modele liniowe W programie RapidMiner mamy do dyspozycji kilka dyskryminacyjnych modeli liniowych
Bardziej szczegółowoKolegium Dziekanów i Dyrektorów
Kolegium Dziekanów i Dyrektorów jednostek posiadających uprawnienia do nadawania stopnia doktora habilitowanego w zakresie nauk matematycznych Warszawa, 9. listopada 2007 Kolegium Dziekanów i Dyrektorów
Bardziej szczegółowoZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM
Zbigniew ZDZIENNICKI Andrzej MACIEJCZYK Politechnika Łódzka, Łódź ZASTOSOWANIE SPLOTU FUNKCJI DO OPISU WŁASNOŚCI NIEZAWODNOŚCIOWYCH UKŁADÓW Z REZERWOWANIEM Słowa kluczowe Struktury równoległe układów niezawodnościowych,
Bardziej szczegółowoHelena Boguta, klasa 8W, rok szkolny 2018/2019
Poniższy zbiór zadań został wykonany w ramach projektu Mazowiecki program stypendialny dla uczniów szczególnie uzdolnionych - najlepsza inwestycja w człowieka w roku szkolnym 2018/2019. Składają się na
Bardziej szczegółowoMożliwości zastosowania dozymetrii promieniowania mieszanego n+γ. mgr inż. Iwona Pacyniak
Możliwości zastosowania dozymetrii promieniowania mieszanego n+γ mgr inż. Iwona Pacyniak Dr Maria Kowalska, Dr inż. Krzysztof W. Fornalski i.pacyniak@clor.waw.pl Centralne Laboratorium Ochrony Radiologicznej
Bardziej szczegółowoPRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR. Wojciech Zieliński
PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR Wojciech Zieliński Katedra Ekonometrii i Statystyki SGGW Nowoursynowska 159, PL-02-767 Warszawa wojtek.zielinski@statystyka.info
Bardziej szczegółowoWprowadzenie do uczenia maszynowego. Jakub Tomczak
Wprowadzenie do uczenia maszynowego Jakub Tomczak 2014 ii Rozdział 1 Pojęcia podstawowe 1.1 Wprowadzenie. Zmienne losowe ˆ Podczas kursu interesować nas będzie wnioskowanie o rozpatrywanym zjawisku. Poprzez
Bardziej szczegółowoWpływ kwantowania na dokładność estymacji momentów sygnałów o rozkładach normalnych
Wpływ kwantowania na dokładność estymacji momentów sygnałów o rozkładach normalnych Elżbieta Kawecka Jadwiga Lal-Jadziak * Przedstawiono twierdzenia Widrowa i warunki odtwarzalności dla kwantowania w zastosowaniu
Bardziej szczegółowoWojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)
Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition) Robert Respondowski Click here if your download doesn"t start automatically Wojewodztwo Koszalinskie:
Bardziej szczegółowo/ / * ** ***
91 / / * ** *** 93/3/31 : 9/11/0 :. 1385. 1390... :.P51 C61 G1:JEL 139 / 51 Email: kiaee@isu.ac.ir. Email: abrihami@u.ac.ir. Email: sobhanihs@u.ac.ir..7.*..**..*** 136. 1363 30.... Dynamic Sochasic ) (Opimizaion....
Bardziej szczegółowoWstęp do Metod Systemowych i Decyzyjnych Opracowanie: Jakub Tomczak
Wstęp do Metod Systemowych i Decyzyjnych Opracowanie: Jakub Tomczak 1 Wprowadzenie. Zmienne losowe Podczas kursu interesować nas będzie wnioskowanie o rozpatrywanym zjawisku. Poprzez wnioskowanie rozumiemy
Bardziej szczegółowo4. EKSPLOATACJA UKŁADU NAPĘD ZWROTNICOWY ROZJAZD. DEFINICJA SIŁ W UKŁADZIE Siła nastawcza Siła trzymania
3 SPIS TREŚCI Przedmowa... 11 1. WPROWADZENIE... 13 1.1. Budowa rozjazdów kolejowych... 14 1.2. Napędy zwrotnicowe... 15 1.2.1. Napęd zwrotnicowy EEA-4... 18 1.2.2. Napęd zwrotnicowy EEA-5... 20 1.3. Współpraca
Bardziej szczegółowoRozpoznawanie obrazów
Rozpoznawanie obrazów Ćwiczenia lista zadań nr 5 autorzy: A. Gonczarek, J.M. Tomczak Przykładowe problemy Klasyfikacja binarna Dla obrazu x zaproponowano dwie cechy φ(x) = (φ 1 (x) φ 2 (x)) T. Na obrazie
Bardziej szczegółowoOdporność statystyk według Ryszarda Zielińskiego a porządki stochastyczne
Odporność statystyk według Ryszarda Zielińskiego a porządki stochastyczne Jarosław Bartoszewicz Uniwersytet Wrocławski Zieliński (1977) wprowadził następującą definicję odporności statystycznej. M 0 =
Bardziej szczegółowoRemote Sensing & Photogrammetry L6. Beata Hejmanowska Building C4, room 212, phone:
Remote Sensing & Photogrammetry L6 Beata Hejmanowska Building C4, room 212, phone: +4812 617 22 72 605 061 510 galia@agh.edu.pl Image processing 1. Visual interpretation of single spectral band Readout
Bardziej szczegółowo5.3. Analiza maskowania przez kompaktory IED-MISR oraz IET-MISR wybranych uszkodzeń sieci połączeń Podsumowanie rozdziału
3 SPIS TREŚCI WYKAZ WAŻNIEJSZYCH SKRÓTÓW... 9 WYKAZ WAŻNIEJSZYCH OZNACZEŃ... 12 1. WSTĘP... 17 1.1. Zakres i układ pracy... 20 1.2. Matematyczne podstawy opisu wektorów i ciągów binarnych... 25 1.3. Podziękowania...
Bardziej szczegółowoVerification in POMDPs
Verification in OMDs rivacy, machine teaching and other belief-related problems Ufuk Topcu The University of Texas at Austin Slides originally prepared by Bo Wu. http://u-t-autonomous.info Ufuk Topcu rotecting
Bardziej szczegółowoWojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition)
Wojewodztwo Koszalinskie: Obiekty i walory krajoznawcze (Inwentaryzacja krajoznawcza Polski) (Polish Edition) Robert Respondowski Click here if your download doesn"t start automatically Wojewodztwo Koszalinskie:
Bardziej szczegółowoEnvironmental Chemistry Selected topics in statistics and metrology
Environmental Chemistry Selected topics in statistics and metrology The Plan Measurement errors The types and sources of errors Errors and uncertainty of measurement Estimation of measurement uncertainty
Bardziej szczegółowoPrices and Volumes on the Stock Market
Prices and Volumes on the Stock Market Krzysztof Karpio Piotr Łukasiewicz Arkadiusz Orłowski Warszawa, 25-27 listopada 2010 1 Data selection Warsaw Stock Exchange WIG index assets most important for investors
Bardziej szczegółowoKatowice, plan miasta: Skala 1: = City map = Stadtplan (Polish Edition)
Katowice, plan miasta: Skala 1:20 000 = City map = Stadtplan (Polish Edition) Polskie Przedsiebiorstwo Wydawnictw Kartograficznych im. Eugeniusza Romera Click here if your download doesn"t start automatically
Bardziej szczegółowoWykład 11: Analiza danych w tablicach dwudzielczych
Wykład 11: Analiza danych w tablicach dwudzielczych opisywanie relacji w tablicach dwudzielczych rozkłady łączne, brzegowe i warunkowe test chi-kwadrat dla niezależności paradoks Simpsona Przykład 1: Czy
Bardziej szczegółowoMetodyki projektowania i modelowania systemów Cyganek & Kasperek & Rajda 2013 Katedra Elektroniki AGH
Kierunek Elektronika i Telekomunikacja, Studia II stopnia Specjalność: Systemy wbudowane Metodyki projektowania i modelowania systemów Cyganek & Kasperek & Rajda 2013 Katedra Elektroniki AGH Zagadnienia
Bardziej szczegółowoAdres do korespondencji: Instytut Metalurgii i Inżynierii Materiałowej PAN, Kraków, ul. Reymonta 25
Adres do korespondencji: Instytut Metalurgii i Inżynierii Materiałowej PAN, 30059 Kraków, ul. Reymonta 25 Tel.: (012) 295 28 14, pokój 214, fax: (012) 295 28 04 email: a.debski@imim.pl Miejsca zatrudnienia
Bardziej szczegółowoMetropolization : Local Development and Government in Poland
Metropolization : Local Development and Government in Poland Lydia COUDROY DE LILLE Université Lumière-Lyon 2 & Centre Géophile - Ecole Normale Supérieure de Lettres et Sciences Humaines de Lyon OCDE-
Bardziej szczegółowoStrategic planning. Jolanta Żyśko University of Physical Education in Warsaw
Strategic planning Jolanta Żyśko University of Physical Education in Warsaw 7S Formula Strategy 5 Ps Strategy as plan Strategy as ploy Strategy as pattern Strategy as position Strategy as perspective Strategy
Bardziej szczegółoworeinforcement learning through the optimization lens Benjamin Recht University of California, Berkeley
reinforcement learning through the optimization lens Benjamin Recht University of California, Berkeley trustable, scalable, predictable Control Theory! Reinforcement Learning is the study of how to use
Bardziej szczegółowodeep learning for NLP (5 lectures)
TTIC 31210: Advanced Natural Language Processing Kevin Gimpel Spring 2019 Lecture 6: Finish Transformers; Sequence- to- Sequence Modeling and AJenKon 1 Roadmap intro (1 lecture) deep learning for NLP (5
Bardziej szczegółowoHippo Boombox MM209N CD. Instrukcja obsługi User s Manual
Hippo Boombox Instrukcja obsługi User s Manual OPIS PRZYCISKÓW: PL ON-OFF/MODE: 1. Włącz on/off: Naciśnij przycisk, aby włączyć urządzenie. Przytrzymaj dłużej, aby wyłączyć. 2. MODE: Wybierz źródło sygnału:
Bardziej szczegółowoSpis treści. Wprowadzenie 13
Spis treści Wprowadzenie 13 Ewa Frątczak Rozdział 1. Wprowadzenie - wybrane zagadnienia wielowymiarowej analizy statystycznej... 21 1.1. Czym jest wielowymiarowa analiza statystyczna i do czego służy?...
Bardziej szczegółowoCEE 111/211 Agenda Feb 17
CEE 111/211 Agenda Feb 17 Tuesday: SW for project work: Jetstream, MSP, Revit, Riuska, POP, SV On R: drive; takes time to install Acoustics today: \\cife server\files\classes\cee111\presentations Thursday:
Bardziej szczegółowoQuantum implementation of Parrondo s paradox
Quantum implementation of Parrondo s paradox Jarosław Miszczak, Piotr Gawron Institute of Theoretical and Applied Informatics, Polish Academy of Sciences, Gliwice, POLAND February 20, 2006 Overview 1.
Bardziej szczegółowoNauka Przyroda Technologie
Nauka Przyroda Technologie ISSN 1897-7820 http://www.npt.up-poznan.net Dział: Rolnictwo Copyright Wydawnictwo Uniwersytetu Przyrodniczego w Poznaniu 2010 Tom 4 Zeszyt 4 ALICJA SZABELSKA 1, MICHAŁ SIATKOWSKI
Bardziej szczegółowoWybrzeze Baltyku, mapa turystyczna 1: (Polish Edition)
Wybrzeze Baltyku, mapa turystyczna 1:50 000 (Polish Edition) Click here if your download doesn"t start automatically Wybrzeze Baltyku, mapa turystyczna 1:50 000 (Polish Edition) Wybrzeze Baltyku, mapa
Bardziej szczegółowoRachunek lambda, zima
Rachunek lambda, zima 2015-16 Wykład 2 12 października 2015 Tydzień temu: Własność Churcha-Rossera (CR) Jeśli a b i a c, to istnieje takie d, że b d i c d. Tydzień temu: Własność Churcha-Rossera (CR) Jeśli
Bardziej szczegółowoKlasyfikacja Support Vector Machines
Klasyfikacja Support Vector Machines LABORKA Piotr Ciskowski przykład 1 KLASYFIKACJA KWIATKÓW IRYSA przykład 1. klasyfikacja kwiatków irysa (versicolor-virginica) żródło: pomoc MATLABa: http://www.mathworks.com/help/stats/svmclassify.html
Bardziej szczegółowoOBWIESZCZENIE MINISTRA INFRASTRUKTURY. z dnia 18 kwietnia 2005 r.
OBWIESZCZENIE MINISTRA INFRASTRUKTURY z dnia 18 kwietnia 2005 r. w sprawie wejścia w życie umowy wielostronnej M 163 zawartej na podstawie Umowy europejskiej dotyczącej międzynarodowego przewozu drogowego
Bardziej szczegółowo4. P : P SO P Spin, π : P M: 6. F = P Spin Spin(n) S, F ± = P Spin Spin(n) S ± 7. ω: Levi-Civita, R:, K:
/, Dirac,, Bismut[B]., [B], [B],, [K], [T], [W].,,,,, /.,.,,,..,.. M, g): n = l,. P SO : T M, M SOn) 3. P Spin : M Spinn), P SO 4. P : P SO P Spin, π : P M: 5. S = S + S : Spinn) l S +, S l ) 6. F = P
Bardziej szczegółowo