报告题目：偏微分方程反问题的贝叶斯推断方法

主讲人：贾骏雄 副教授

时    间：2022年10月29日（周六）10：00

地    点：腾讯会议（987-403-389）

主办单位：理学院

摘要：

贝叶斯方法作为反问题不确定性量化的理论框架，近年来获得了广泛的关注。在这个报告中，将从基本的图像去燥、地震勘探反问题出发引出反问题的一般形式。基于反问题的一般形式，我们将介绍贝叶斯反演方法的三个方面：先验测度、似然函数、后验计算。在先验测度方面主要聚焦于引入无限维高斯测度，似然函数方面主要介绍贝叶斯逼近误差方法。在后验计算这一贝叶斯反演的核心问题上，我们聚焦于马尔可夫链蒙特卡洛算法，Laplace逼近，以及变分贝叶斯方法。特别的，我们将介绍无限维平均场变分推断、Stein梯度下降等新进发展出来的逼近采样算法。

主讲人简介：

贾骏雄博士2015年毕业于西安交通大学且于同年留校任教，2017年聘为西安交通大学数学学院副教授，主要研究领域为反问题的贝叶斯推断方法。主持国家自然科学基金青年、面上项目各一项，2017年获得陕西省优秀博士学位论文，2018年入选西安交通大学十大学术新人，2020年入选陕西高校青年杰出人才支持计划。在SIAM Journal on Numerical Analysis, SIAM Journal on Scientific Computing, Inverse Problems, Journal of Functional Analysis等国际著名期刊上共发表论文30篇。