論文の概要: The Ensemble Inverse Problem: Applications and Methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2601.22029v1
• Date: Thu, 29 Jan 2026 17:34:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-01-30 16:22:50.047526
• Title: The Ensemble Inverse Problem: Applications and Methods
• Title（参考訳）: アンサンブル逆問題:応用と方法
• Authors: Zhengyan Huan, Camila Pazos, Martin Klassen, Vincent Croft, Pierre-Hugues Beauchemin, Shuchin Aeron,
• Abstract要約: EIPの目的は、前処理で前処理のプッシュフォワードに従って配布されるアンサンブルを反転させることである。 EIPは、フルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)や、未知の前兆を持つ逆画像にも現れる。 そこで我々は,新しい条件付き生成モデルに基づいて,後部標本作成のための非定位推論時間法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.033660455789586
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: We introduce a new multivariate statistical problem that we refer to as the Ensemble Inverse Problem (EIP). The aim of EIP is to invert for an ensemble that is distributed according to the pushforward of a prior under a forward process. In high energy physics (HEP), this is related to a widely known problem called unfolding, which aims to reconstruct the true physics distribution of quantities, such as momentum and angle, from measurements that are distorted by detector effects. In recent applications, the EIP also arises in full waveform inversion (FWI) and inverse imaging with unknown priors. We propose non-iterative inference-time methods that construct posterior samplers based on a new class of conditional generative models, which we call ensemble inverse generative models. For the posterior modeling, these models additionally use the ensemble information contained in the observation set on top of single measurements. Unlike existing methods, our proposed methods avoid explicit and iterative use of the forward model at inference time via training across several sets of truth-observation pairs that are consistent with the same forward model, but originate from a wide range of priors. We demonstrate that this training procedure implicitly encodes the likelihood model. The use of ensemble information helps posterior inference and enables generalization to unseen priors. We benchmark the proposed method on several synthetic and real datasets in inverse imaging, HEP, and FWI. The codes are available at https://github.com/ZhengyanHuan/The-Ensemble-Inverse-Problem--Applications-and-Methods.
• Abstract（参考訳）: 本稿では,組換え逆問題(EIP)と呼ばれる多変量統計問題を新たに導入する。 EIPの目的は、前処理で前処理のプッシュフォワードに従って配布されるアンサンブルを反転させることである。 高エネルギー物理学(HEP)において、これはアンフォールディング(Unfolding)と呼ばれる、検出器効果によって歪む測定値から運動量や角度などの量の真の物理分布を再構築することを目的とした、広く知られている問題に関係している。 近年の応用では、EIPはフルウェーブフォーム・インバージョン(FWI)や、未知の先行値を持つ逆イメージングにも現れる。 我々は,新しい条件付き生成モデルに基づいて,後続サンプルを合成する非定位推論時間法を提案し,これをアンサンブル逆生成モデルと呼ぶ。 後部モデルでは、これらのモデルは単一の測定値の上に設定された観測セットに含まれるアンサンブル情報を使用する。 提案手法は,提案手法と異なり,提案手法は,同一の前方モデルと整合性を持つ複数の真観測ペアのトレーニングを通じて,推論時の前方モデルの明示的かつ反復的な使用を回避している。 このトレーニング手順は,確率モデルを暗黙的に符号化することを示した。 アンサンブル情報の利用は、後続の推論に役立ち、先見のつかない一般化を可能にする。 提案手法は, 逆画像, HEP, FWIにおけるいくつかの合成および実データに対してベンチマークを行う。 コードはhttps://github.com/ZhengyanHuan/The-Ensemble-Inverse-Problem--Applications-and-Methodsで公開されている。

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