論文の概要: Amortized Localized Posterior Inference for Model Calibration with Application to an Ocean Turbulence Closure
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2610.37731v1
- Date: Tue, 27 Oct 2026 12:50:10 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-10-31 05:25:12.30618
- Title: Amortized Localized Posterior Inference for Model Calibration with Application to an Ocean Turbulence Closure
- Title（参考訳）: Amortized Localized Posterior Inference for Model Calibrationと海洋乱流閉鎖への応用
- Abstract要約: 対象コンテキストに近づき、観測可能性の重み付けにより、局所化後続の族を構築する。
局所的な後部キャリブレーションは,決定論的および大域的後部キャリブレーションと比較して温度および帯速度誤差を減少させることを示した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Model discrepancy may prevent a single calibration parameter from reproducing a physical response across the context domain. In addition, uncertainties in observations and contexts affect calibration and must be accounted for and quantified. We construct a family of localized posteriors by weighting observation likelihoods according to their proximity to a target context. Gaussian localization weights incorporate context uncertainty through covariance inflation, with reflection at domain boundaries and an optional correction for uneven context sampling. A conditional normalizing flow approximates the family of posteriors through amortized variational inference. Integrating the localized posteriors under a prescribed context measure gives the marginalized parameter distribution. In a twin experiment with the Branin-Hoo model, we compare global and localized inference under uniform and skewed context distributions. Localization reduces the reported aggregate predictive errors relative to the global posterior. An application to the k-$ε$ turbulence closure in a single-column ocean model, with atmospheric surface forcing as context, shows that localized posterior calibration reduces temperature and zonal-velocity errors relative to deterministic and global-posterior calibration. Both twin experiments are constructed to admit local compensation.
- Abstract（参考訳）: モデルの不一致は、単一のキャリブレーションパラメータがコンテキスト領域全体にわたって物理応答を再現するのを防ぐ。
さらに、観測と文脈の不確実性は校正に影響し、定量化されなければならない。
対象コンテキストに近づき、観測可能性の重み付けにより、局所化後続の族を構築する。
ガウスの局所化重みは、共分散インフレーション(英語版)によるコンテキストの不確実性、ドメイン境界でのリフレクション、不均一なコンテキストサンプリングのためのオプションの補正を含む。
条件付き正規化フローは、償却変分推論を通じて後部の族を近似する。
所定の文脈尺度の下で局所化後部を統合すると、辺化パラメータ分布が得られる。
Branin-Hooモデルを用いた2つの実験において、一様および歪んだ文脈分布の下でのグローバルおよびローカライズされた推論を比較する。
局所化は、報告されたグローバルな後部に対する集合的予測誤差を減少させる。
大気表面強制を文脈とする単一カラム海洋モデルにおけるk-$ε$乱流の閉鎖への応用は、局所的な後部キャリブレーションが決定論的および大域的な後部キャリブレーションと比較して温度と帯速度誤差を減少させることを示している。
両方の双子の実験は、局所的な補償を受け入れるために構築されている。
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