Uncertainty quantification and atmospheric source estimation with a discrepancy-based and a state-dependent adaptative MCMC.

Albani, Roseane A S; Albani, Vinicius V L; Migon, Hélio S; Silva Neto, Antônio J

Albani, Roseane A S; Albani, Vinicius V L; Migon, Hélio S; Silva Neto, Antônio J.

Afiliação

Albani RAS; Polytechnic Institute, Rio de Janeiro State University, 28.625-570, Nova Friburgo, Brazil. Electronic address: roseanealves75@gmail.com.
Albani VVL; Dept of Mathematics, Federal University of Santa Catarina, Campus Trindade, 88.040-900 Florianopolis, Brazil.
Migon HS; Polytechnic Institute, Rio de Janeiro State University, 28.625-570, Nova Friburgo, Brazil; Institute of Mathematics, Federal University of Rio de Janeiro, Rio de Janeiro, Brazil.
Silva Neto AJ; Polytechnic Institute, Rio de Janeiro State University, 28.625-570, Nova Friburgo, Brazil.

Environ Pollut ; 290: 118039, 2021 Dec 01.

Article em En | MEDLINE | ID: mdl-34467885

Assuntos

Algoritmos; Teorema de Bayes; Cadeias de Markov; Método de Monte Carlo; Incerteza

Palavras-chave

Atmospheric dispersion; MCMC algorithms; Metropolis in Gibbs Sampler; Source estimation; Uncertainty quantification

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Texto completo: 1 Coleções: 01-internacional Contexto em Saúde: 1_ASSA2030 Base de dados: MEDLINE Assunto principal: Algoritmos Tipo de estudo: Health_economic_evaluation Idioma: En Revista: Environ Pollut Ano de publicação: 2021 Tipo de documento: Article

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