統(tǒng)計與計算反問題

　　本書主要介紹了處理反問題（不適定問題）的統(tǒng)計方法，尤其側重于建模與計算這兩大問題。與經典文獻中處理反問題的方法不同，本書立足于Bayes統(tǒng)計學的框架，將所有變量都視作隨機變量，并把反問題的解以概率密度函數(shù)的形式給出。同時，對于數(shù)學模型本身存在的誤差和數(shù)值離散導致的額外誤差，本書還創(chuàng)造性地進行了源自建模誤差的統(tǒng)計分析。《BR》本書詳細討論了先驗模型的構造、測量噪聲建模、Bayes估值以及非靜態(tài)統(tǒng)計反演方法等，并引入Markov鏈MonteCarlo方法以及**化方法來探究概率分布。另外從Bayes統(tǒng)計學的角度重新研究了經典正則化方法，揭示了兩者之間的關系。對于書中得到的結論和涉及的技法，作者還佐以易懂但深刻的例子幫助讀者理解。本書將統(tǒng)計方法應用到一些較為前沿的問題中，例如離散誤差分析、模型降階等。在書中，這些統(tǒng)計方法還被進一步應用于一系列實際問題中，包括有限角度斷層成像、圖像去模糊、電阻抗斷層成像、生物磁學反問題等。

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