Fast derivatives of likelihood functionals for ODE based models using adjoint-state method

نویسندگان
چکیده

برای دانلود رایگان متن کامل این مقاله و بیش از 32 میلیون مقاله دیگر ابتدا ثبت نام کنید

اگر عضو سایت هستید لطفا وارد حساب کاربری خود شوید

منابع مشابه

Dimension reduction method for ODE fluid models

We develop a new dimension reduction method for large size ODE systems obtained from a discretization of partial differential equations of viscous single and multiphase fluid flow. The method is also applicable to other large size classical particle systems with negligibly small variations of particle concentration. We propose a new computational closure for mesoscale balance equations based on...

متن کامل

Running head : REML USING DERIVATIVES Restricted Maximum Likelihood Estimation for Animal Models Using Derivatives of the Likelihood

Restricted Maximum Likelihood estimation using first and second derivatives of the likelihood is described. It relies on the calculation of derivatives without the need for large matrix inversion using an automatic differentiation procedure. In essence, this is an extension of the Cholesky factorisation of a matrix. A reparameterisation is used to transform the constrained optimisation problem ...

متن کامل

buckling of viscoelastic composite plates using the finite strip method

در سال های اخیر، تقاضای استفاده از تئوری خطی ویسکوالاستیسیته بیشتر شده است. با افزایش استفاده از کامپوزیت های پیشرفته در صنایع هوایی و همچنین استفاده روزافزون از مواد پلیمری، اهمیت روش های دقیق طراحی و تحلیل چنین ساختارهایی بیشتر شده است. این مواد جدید از خودشان رفتارهای مکانیکی ارائه می دهند که با تئوری های الاستیسیته و ویسکوزیته، نمی توان آن ها را توصیف کرد. این مواد، خواص ویسکوالاستیک دارند....

Likelihood based inference for diffusion driven state space models

In this paper we develop likelihood based inferential methods for a novel class of (potentially non-stationary) diffusion driven state space models. Examples of models in this class are continuous time stochastic volatility models and counting process models. Although our methods are sampling based, making use of Markov chain Monte Carlo methods to sample the posterior distribution of the relev...

متن کامل

IWAVE Implementation of Adjoint State Method

Adjoint state method is a well-known method to efficiently compute the gradient of a cost or objective function for a simulation-driven optimization problem. Essentially, it computes the adjoint action of Born operator (the linearized forward map) on any given vector. This report presents a derivation of adjoint state algorithm for an acoustic system discretized by staggered grid finite differe...

متن کامل

ذخیره در منابع من


  با ذخیره ی این منبع در منابع من، دسترسی به آن را برای استفاده های بعدی آسان تر کنید

ژورنال

عنوان ژورنال: Computational Statistics

سال: 2017

ISSN: 0943-4062,1613-9658

DOI: 10.1007/s00180-017-0765-8