論文の概要: Novel and flexible parameter estimation methods for data-consistent inversion in mechanistic modeling

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08267v3
• Date: Wed, 27 Sep 2023 16:45:02 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-09-29 03:56:04.048768
• Title: Novel and flexible parameter estimation methods for data-consistent inversion in mechanistic modeling
• Title（参考訳）: メカニスティックモデリングにおけるデータ一貫性インバージョンのための新しいフレキシブルパラメータ推定法
• Authors: Timothy Rumbell, Jaimit Parikh, James Kozloski, and Viatcheslav Gurev
• Abstract要約: 本稿では,レジェクションサンプリング,マルコフ連鎖モンテカルロ,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく逆問題(SIP)の解法を提案する。 SIPの限界を克服するため、制約付き最適化に基づいてSIPを再構成し、制約付き最適化問題を解決するための新しいGANを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.13635858675752988
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Predictions for physical systems often rely upon knowledge acquired from ensembles of entities, e.g., ensembles of cells in biological sciences. For qualitative and quantitative analysis, these ensembles are simulated with parametric families of mechanistic models (MM). Two classes of methodologies, based on Bayesian inference and Population of Models, currently prevail in parameter estimation for physical systems. However, in Bayesian analysis, uninformative priors for MM parameters introduce undesirable bias. Here, we propose how to infer parameters within the framework of stochastic inverse problems (SIP), also termed data-consistent inversion, wherein the prior targets only uncertainties that arise due to MM non-invertibility. To demonstrate, we introduce new methods to solve SIP based on rejection sampling, Markov chain Monte Carlo, and generative adversarial networks (GANs). In addition, to overcome limitations of SIP, we reformulate SIP based on constrained optimization and present a novel GAN to solve the constrained optimization problem.
• Abstract（参考訳）: 物理システムの予測は、しばしば生物科学における細胞のアンサンブルのような実体のアンサンブルから得られる知識に依存する。 定性的かつ定量的な分析のために、これらのアンサンブルは、機械モデル(MM)のパラメトリックなファミリーでシミュレートされる。 ベイズ推論とモデルの集団に基づく方法論の2つのクラスは、現在物理システムのパラメータ推定に使われている。 しかしベイズ解析では、MMパラメータの非形式的先行は望ましくないバイアスをもたらす。 本稿では,確率的逆問題(SIP)の枠組み内でパラメータを推論する方法を提案する。 そこで本研究では,拒絶サンプリング,マルコフ連鎖モンテカルロ,GAN(Generative Adversarial Network)に基づく新たなSIP解法を提案する。 さらに,SIPの限界を克服するため,制約付き最適化に基づいてSIPを再構成し,制約付き最適化問題を解決するための新しいGANを提案する。

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