Buchumschlag

Propagating Surrogate Uncertainty in Bayesian Inverse Problems

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Roberts, Andrew Gerard, Dietze, Michael, Huggins, Jonathan H.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2026
Schlagworte:	Methodology Computation
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Surrogate-Based Bayesian Inference: Uncertainty Quantification and Active Learning
von: Roberts, Andrew Gerard, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Detecting Model Misspecification in Bayesian Inverse Problems via Variational Gradient Descent
von: Liu, Qingyang, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Accurate Large-sample Uncertainty Quantification using Stochastic Gradient Markov Chain Monte Carlo
von: Wang, Yu, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Efficient Uncertainty Propagation in Bayesian Two-Step Procedures
von: Jedhoff, Svenja, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Calibrated Model Criticism Using Split Predictive Checks
von: Li, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Structurally Aware Robust Model Selection for Mixtures
von: Li, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Unbiased Parameter Estimation for Bayesian Inverse Problems
von: Chada, Neil K., et al.
Veröffentlicht: (2025)

BOB: Bayesian Optimized Bootstrap for Uncertainty Quantification in Gaussian Mixture Models
von: Marin, Santiago, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Bayesian Optimization Sequential Surrogate (BOSS) Algorithm: Fast Bayesian Inference for a Broad Class of Bayesian Hierarchical Models
von: Li, Dayi, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conformalized Polynomial Chaos Expansion for Uncertainty-aware Surrogate Modeling
von: Loukrezis, Dimitrios, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Batch-based Bayesian Optimal Experimental Design in Linear Inverse Problems
von: Mäkinen, Sofia, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Bayesian Inference for PDE-based Inverse Problems using the Optimization of a Discrete Loss
von: Amoudruz, Lucas, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inconsistency and Acausality of Model Selection in Bayesian Inverse Problems
von: Mosegaard, Klaus
Veröffentlicht: (2023)

Spatiotemporal Besov Priors for Bayesian Inverse Problems
von: Lan, Shiwei, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Uncertainty-Aware Surrogate-based Amortized Bayesian Inference for Computationally Expensive Models
von: Scheurer, Stefania, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Reliability-Targeted Simulation of Item Response Data: Solving the Inverse Design Problem
von: Lee, JoonHo
Veröffentlicht: (2025)

Generative Bayesian Computation as a Scalable Alternative to Gaussian Process Surrogates
von: Polson, Nick, et al.
Veröffentlicht: (2026)

A Framework for Improving the Reliability of Black-box Variational Inference
von: Welandawe, Manushi, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Sparse Bayesian multidimensional scaling(s)
von: Sheth, Ami, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Incorporating Subsampling into Bayesian Models for High-Dimensional Spatial Data
von: Saha, Sudipto, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Accelerating Bayesian Phylogenetic Inference via Delayed Acceptance Sequential Monte Carlo with Random Forest Surrogates
von: Yu, Wentao, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Posterior Uncertainty for Targeted Parameters in Bayesian Bootstrap Procedures
von: Sabbagh, Magid, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Spectral Collapsed Gibbs Sampler for Bayesian Sparse Regression
von: Chin, Andrew, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Recommendations for visual predictive checks in Bayesian workflow
von: Säilynoja, Teemu, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian Inference for Spatial-Temporal Non-Gaussian Data Using Predictive Stacking
von: Pan, Soumyakanti, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Nonstationary Gaussian Process Surrogates
von: Booth, Annie S., et al.
Veröffentlicht: (2023)

Multiscale Multi-Type Spatial Bayesian Analysis for High-Dimensional Data with Application to Wildfires and Migration
von: Zhou, Shijie, et al.
Veröffentlicht: (2024)

A Bayesian Critique of Rank-Based Methods for Surrogate Marker Evaluation
von: Carlotti, Pietro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Uncertainty Quantification in Bayesian Clustering
von: Page, Garritt L., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Simulation-based assessment of a Bayesian survival model with flexible baseline hazard and time-dependent effects
von: Timmins, Iain R., et al.
Veröffentlicht: (2025)

Sequential Bayesian inference for stochastic epidemic models of cumulative incidence
von: Whitaker, Sam A., et al.
Veröffentlicht: (2024)

Conjugate Generalised Bayesian Inference for Discrete Doubly Intractable Problems
von: Laplante, William, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Tutorial for Surrogate Endpoint Validation Using Joint modeling and Mediation Analysis
von: Coent, Quentin Le, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust Model Selection for Discovery of Latent Mechanistic Processes
von: Li, Jiawei, et al.
Veröffentlicht: (2026)

New sampling approaches for Shrinkage Inverse-Wishart distribution
von: Jiang, Yiye
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian analysis of flexible Heckman selection models using Hamiltonian Monte Carlo
von: Lim, Heeju, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Efficient scenario analysis in real-time Bayesian election forecasting via sequential meta-posterior sampling
von: Han, Geonhee, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Robust, Accurate Stochastic Optimization for Variational Inference
von: Dhaka, Akash Kumar, et al.
Veröffentlicht: (2020)

Unified Framework for Hybrid Aleatory and Epistemic Uncertainty Propagation via Decoupled Multi-Probability Density Evolution Method
von: Luo, Yi, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Compressed Bayesian Tensor Regression
von: Casarin, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)