BayHunter v2.1 BayHunter是一个开源Python工具，用于执行表面波色散和/或接收器功能的McMC多维贝叶斯反演。 该算法遵循数据驱动策略，并针对速度-深度结构，层数，Vp / Vs比和噪声参数（即数据噪声相关性和幅度）进行求解。 包装内提供了正向建模代码，但可以轻松地用自己的代码替换。 也可以添加（完全不同的）数据集。 BayWatch模块可用于在运行时实时进行反转：这使您很容易看到每个链如何探索参数空间，数据如何拟合和模型如何变化以及反转的方向。 引文 詹妮弗·德瑞琳（Dreiling） Tilmann，Frederik（2019）：BayHunter-接收机功能的McMC多维贝叶斯反演和面波频散。 GFZ数据服务。 应用实例 Dreiling等。 （2020年）：斯里兰卡的地壳结构，是通过使用贝叶斯方法对地表波色散和接收器函数进行联合反演而得出的。 地球物

潜在客户贝叶斯 贝叶斯的PROSPECT叶片光学特性模型反演。

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SurrDAMH 贝叶斯反演的代理加速马尔可夫链蒙特卡罗方法的Python实现 从后验分布π提供样品（U | y）的α˚Fη（γ - G（U））π0（U），其中y是观测的给定矢量，G是一个观测算子中，fη是概率密度函数高斯噪声观测的（PDF），π0（u）为高斯先验的PDF。 要求 麻木 科学的 大熊猫 json mpi4py petsc4py（用于“达西”示例） MyFEM（针对“达西”示例） github的： : pcdeflation（在“达西”示例中使用自己的通缩基础） make -C examples/solvers/pcdeflation clean make -C examples/solvers/pcdeflation build cython（用于pcdeflation构建） 跑步 conf_name 准备的玩具示例：“简单”，“简单_MPI”，“达西”