{"id":10434,"date":"2023-09-28T11:00:11","date_gmt":"2023-09-28T09:00:11","guid":{"rendered":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/?p=10434"},"modified":"2023-09-28T11:01:08","modified_gmt":"2023-09-28T09:01:08","slug":"geophysical-and-hydrogeological-bayesian-inversion-by-adaptive-sequential-monte-carlo","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/wp.unil.ch\/geoblog\/2023\/09\/geophysical-and-hydrogeological-bayesian-inversion-by-adaptive-sequential-monte-carlo\/","title":{"rendered":"Geophysical and Hydrogeological Bayesian Inversion by Adaptive Sequential Monte Carlo"},"content":{"rendered":"
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Th\u00e8se en sciences de la Terre, soutenue le 23 octobre 2023 par Macarena Amaya, rattach\u00e9e \u00e0 l’Institut des sciences de la Terre (ISTE) de la FGSE.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Pour \u00e9tudier notre plan\u00e8te et son environnement, nous \u00e9laborons des id\u00e9alisations et des simplifications des syst\u00e8mes naturels sous la forme de mod\u00e8les conceptuels. La g\u00e9ophysique et l\u2019hydrog\u00e9ologie sont des disciplines scientifiques des g\u00e9osciences qui \u00e9tudient les propri\u00e9t\u00e9s et la dynamique du sous-sol. Dans ces domaines, les scientifiques ont mis au point des techniques de mesure sur le terrain qui fournissent des informations indirectes sur le sous-sol. Pour transformer les donn\u00e9es acquises en quantit\u00e9s utiles caract\u00e9risant le sous-sol, nous devons effectuer des processus math\u00e9matiques et informatiques connus sous le nom d\u2019inversions. L\u2019approche bay\u00e9sienne offre un cadre pour y parvenir ; au lieu de rechercher une solution optimale, elle d\u00e9crit la probabilit\u00e9 de chaque r\u00e9alisation possible du mod\u00e8le.<\/p>\n\n\n\n

Dans cette th\u00e8se, nous explorons une m\u00e9thode bay\u00e9sienne particuli\u00e8re qui n\u2019a pas encore \u00e9t\u00e9 popularis\u00e9e dans les domaines de la g\u00e9ophysique et de l\u2019hydrog\u00e9ologie. Cette m\u00e9thode, appel\u00e9e adaptive sequential Monte Carlo (ASMC), incorpore des strat\u00e9gies qui am\u00e9liorent les chemins emprunt\u00e9s pour explorer les solutions possibles du probl\u00e8me, ce qui la rend potentiellement plus efficace et plus puissante que les m\u00e9thodes standard. Elle pr\u00e9sente \u00e9galement des avantages li\u00e9s \u00e0 sa nature adaptative qui permettent de r\u00e9duire le temps de test et l\u2019effort de l\u2019utilisateur. Nous \u00e9valuons les performances de l\u2019ASMC \u00e0 l\u2019aide de diff\u00e9rents cas tests g\u00e9ophysiques et hydrog\u00e9ologiques complexes. Nous comparons les r\u00e9sultats avec des approches de pointe largement utilis\u00e9es en g\u00e9ophysique et en hydrog\u00e9ologie, et nous constatons que l\u2019ASMC surpasse souvent ces m\u00e9thodes lorsque les probl\u00e8mes sont difficiles. Nous proposons en outre des strat\u00e9gies pour prendre en compte des mod\u00e8les conceptuels plus r\u00e9alistes sur le plan g\u00e9ologique, pour diff\u00e9rencier les mod\u00e8les conceptuels alternatifs, ainsi que pour acc\u00e9l\u00e9rer l\u2019inversion qui peut \u00eatre tr\u00e8s co\u00fbteuse en termes de calcul. Nous encourageons l\u2019utilisation de l\u2019ASMC en g\u00e9ophysique et en hydrog\u00e9ologie, en particulier pour les probl\u00e8mes non lin\u00e9aires impliquant plusieurs mod\u00e8les conceptuels g\u00e9ologiquement r\u00e9alistes.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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