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摘要。马尔可夫链蒙特卡洛法被广泛用于多孔介质随机问题。但是，问题的大量随机维度导致该方法的接受率较低。基于差分进化的马尔可夫链蒙特卡洛方法是此问题的良好替代方法。此外，为了减少问题的随机维度，Karhunen-lo` eve膨胀（KLE）通常用于生成验收能力场。此策略非常有效，但允许在模拟过程中仅生成一个协方差函数的字段。从这个意义上讲，各种自动编码器（VAE）通过生成几种类型的字段而得出，从而导致更现实的模拟。然后，KLE发出了不同字段（不同的协方差函数）的数据集（不同的协方差函数）来训练VAE神经网络。这项工作应用了差分进化马尔可夫链蒙特卡洛方法，其中选择步骤（桌）用于解决涉及异质介质中单相流体流量的贝叶斯推理问题。结果表明，桌面的性能要比原始DE方案更好。此外，VAE结果与KLE的结果非常相似，表明即使使用更通用的场发生器，该方法也是一致的。
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