Jornada

BAYESIAN SPATIAL INVERSION

Datos básicos

Fechas de inicio y fin

Del 13/11/17 al 17/11/17

Fecha de matrícula

Preinscripción desde el 6/09/17
Matrícula desde el 29/09/17 10:34


Duración

7 horas presenciales,

Lugar de Impartición

Aula F3, edificio 4Q, ETSICCP
VALÈNCIA

Objetivos

Entender la modelación inversa de funciones aleatorias espaciales en un contexto bayesiano.

Horario

MAÑANA

lunes 13 de 10:30 a 14:00 miércoles 15 de 12:15 a 14:15 viernes 17 de 12:15 a 14:15

Precio

0 €
0,00 € - Público en general



Temas a desarrollar

. Introducción - 1 hora
Se definirán modelos espaciales probabilísticos para las variables Continuous, Event y Mosaic. Las estrategias de observación típicas serán discutidas con los correspondientes modelos de verosimilitud. La predicción espacial y la simulación condicional se formulan en una configuración de inversión bayesiana. Se discutirá el concepto de modelos conjugados previos en la inversión espacial bayesiana. Se describen varias estrategias para evaluar la predicción y la simulación. Se presentan varios ejemplos de aplicaciones reales.

. Fenómenos Continuos - Campos Aleatorios Gaussianos - 2 horas
Las propiedades y parametrizaciones de campos aleatorios gaussianos se discuten con cierto detalle. Se especifican modelos de verosimilitud lineal para observar los campos. Las soluciones de inversión Bayesianas asociadas se definen y se muestra que corresponden a la predicción geográfica de Kriging ya la simulación condicional. Se describe una generalización, denominada campos aleatorios de selección gaussiana. Se presentan ejemplos de inversión sísmica.

. Fenómenos de eventos - Poisson Random Fields - 2 horas
Se discuten propiedades y parametrizaciones de campos aleatorios de Poisson. Las estrategias de observación basadas en el adelgazamiento se discuten y modelan. Se desarrollan soluciones de inversión Bayesianas y se discuten evaluaciones de los modelos posteriores. Se presentan ejemplos del modelado de fallas.

. Fenómenos mosaicos - Campos aleatorios de Markov - 2 horas
Propiedades y parametrizaciones de campos aleatorios de Markov. Las estrategias de observación regulares se discuten y modelan. Se desarrollan los modelos posteriores basados ??en la inversión bayesiana y se discute su evaluación. Se presentan ejemplos de la litología / modelado de fluidos.

Más información

Acción formativa dirigida a:

Estudiantes de postgrado, profesores de universidad e investigadores interesados en los modelos inversos.

Metodología didáctica:

Clases magistrales

Conocimientos previos necesarios:

Conocimiento de probabilidad y estadística.
Fluencia en inglés (todas las clases y la comunicación con el profesor serán en inglés).

Responsable de actividad

Jaime Gomez Hernandez

Profesorado

espacioHenning Omre

Contacto

Correo electrónico

Jaime Gomez Hernandez

Promovido por

INSTITUTO UNIVERSITARIO DE INGENIERÍA DEL AGUA Y D


Condiciones

Condiciones generales

Consulte las Condiciones generales de la actividad.

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