Bayesovská inverze pro specifické geofyzikální úlohy s využitím knihovny PyMc
Loading...
Date
2024-06-12
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Abstract
Tato bakalářská práce se zaměřuje na implementaci Bayesovské inverze pro určení parametrů hydromechanického modelu. Výsledkem je aplikace propojující hydromechanickou simulaci v Flow123d s Bayesovskou inverzí s využitím moderních knihoven jazyka Python. Kvůli vysoké výpočetní náročnosti těchto modelů je jedním z cílů aplikace vysoká paralelnost a možnost efektivního nasazení na
výpočetní cluster. Aplikace nativně podporuje nasazení přes službu Metacentrum a plánovací systém OpenPBS. Výsledek inverze se ukládá do standardizovaného formátu ArviZ InferenceData, který má nativní podporu pro vizualizaci výsledků. Součástí aplikace je rozhraní umožňující ladit parametry inverze a výběr veličin, pro které se inverze má provést. Práce řeší některé nedostatky existující implementace a tvoří použitelnou alternativu.
This bachelor thesis focuses on implementing Bayesian inversion to determine parameters of a hydromechanical model. The result is an application that connects hydromechanical simulation in Flow123d with Bayesian inversion using modern Python libraries. Due to the high computational demands of these models, one of the application's goals is high parallelism and the ability for efficient deployment on a computing cluster. The application natively supports deploy ment via the Metacentrum service and the OpenPBS scheduling system. The inversion result is stored in the standardized ArviZ InferenceData format, which has native support for result visualization. The application includes an interface for tuning inversion parameters and selecting variables for which the inversion should be performed. The thesis addresses shortcomings of existing implementations and provides a usable alternative.
This bachelor thesis focuses on implementing Bayesian inversion to determine parameters of a hydromechanical model. The result is an application that connects hydromechanical simulation in Flow123d with Bayesian inversion using modern Python libraries. Due to the high computational demands of these models, one of the application's goals is high parallelism and the ability for efficient deployment on a computing cluster. The application natively supports deploy ment via the Metacentrum service and the OpenPBS scheduling system. The inversion result is stored in the standardized ArviZ InferenceData format, which has native support for result visualization. The application includes an interface for tuning inversion parameters and selecting variables for which the inversion should be performed. The thesis addresses shortcomings of existing implementations and provides a usable alternative.
Description
Subject(s)
Python, statistika, Bayesovská inverze, hydromechanická simulace, paralelizace, výpočetní cluster