Mixture of noises and sampling of non-log-concave posterior distributions
PALUD, Pierre
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
CHAINAIS, Pierre
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
LE PETIT, Franck
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
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Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
PALUD, Pierre
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
CHAINAIS, Pierre
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
Centre de Recherche en Informatique, Signal et Automatique de Lille - UMR 9189 [CRIStAL]
LE PETIT, Franck
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
BRON, Emeric
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
Laboratoire d'Etude du Rayonnement et de la Matière en Astrophysique et Atmosphères = Laboratory for Studies of Radiation and Matter in Astrophysics and Atmospheres [LERMA]
BARDEAU, Sébastien
Observatoire aquitain des sciences de l'univers [OASU]
Laboratoire d'Astrophysique de Bordeaux [Pessac] [LAB]
Observatoire aquitain des sciences de l'univers [OASU]
Laboratoire d'Astrophysique de Bordeaux [Pessac] [LAB]
GRATIER, Pierre
Observatoire aquitain des sciences de l'univers [OASU]
Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 [UB]
Laboratoire d'Astrophysique de Bordeaux [Pessac] [LAB]
Laboratoire d'astrodynamique, d'astrophysique et d'aéronomie de bordeaux [L3AB]
Observatoire aquitain des sciences de l'univers [OASU]
Université Sciences et Technologies - Bordeaux 1 [UB]
Laboratoire d'Astrophysique de Bordeaux [Pessac] [LAB]
Laboratoire d'astrodynamique, d'astrophysique et d'aéronomie de bordeaux [L3AB]
PERETTO, Nicolas
School of Physics and Astronomy [Cardiff]
Astrophysique Interprétation Modélisation [AIM (UMR7158 / UMR_E_9005 / UM_112)]
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School of Physics and Astronomy [Cardiff]
Astrophysique Interprétation Modélisation [AIM (UMR7158 / UMR_E_9005 / UM_112)]
Language
en
Communication dans un congrès
This item was published in
2022 30th European Signal Processing Conference (EUSIPCO), 2022-08-29, Belgrade.
English Abstract
This work considers a challenging radio-astronomyinverse problem of physical parameter inference from multispec-tral observations. The forward model underlying this problem isa computationally expensive numerical simulation. ...Read more >
This work considers a challenging radio-astronomyinverse problem of physical parameter inference from multispec-tral observations. The forward model underlying this problem isa computationally expensive numerical simulation. In addition,the observation model mixes different sources of noise yieldinga non-concave log-likelihood function. To overcome these issues,we introduce a likelihood approximation with controlled error.Given the absence of ground truth, parameter inference isconducted with a Markov chain Monte Carlo (MCMC) algorithmto provide credibility intervals along with point estimates. To thisaim, we propose a new sampler that addresses the numericalchallenges induced by the observation model, in particular thenon-log-concavity of the posterior distribution. The efficiency ofthe proposed method is demonstrated on synthetic yet realisticastrophysical data. We believe that the proposed approach isvery general and can be adapted to many similar difficult inverseproblemsRead less <
English Keywords
Inverse problem
Bayesian inference
Markov chain Monte Carlo algorithm
multiplicative noise
ANR Project
Inférence rapide et contrôle de l'incertitude: applications aux observations astrophysiques.
ULNE - ANR-16-IDEX-0004
ULNE - ANR-16-IDEX-0004
Origin
Hal imported