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马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法的实现需要面对两个有趣的挑战：准确表示先验信息和可能性功能的效果。通常可以通过标准减少维度降低技术（例如主成分分析（PCA））来促进先前分布的定义和采样。此外，基于PCA的分解可以基于多项式混沌扩展（PCE）实现准确的替代模型。wever，具有鲜明对比的内在地质先验可能需要先进的维度减少技术，例如深生成模型（DGM）。尽管适用于先前的抽样，但这些DGM对替代建模构成了挑战。在此贡献中，我们提出了一种MCMC策略，该策略将DGM的高重建性能以变量自动编码器的形式与PCA – PCE替代建模的准确性相结合。此外，我们还引入了一个具有物理信息的PCA分解，以提高准确性并减少与替代建模相关的综合负担。在使用通道的子表面结构的贝叶斯地面雷达旅行时间断层扫描的背景下，我们的方法是例证的，提供了准确的重建和显着的加速速度，尤其是当全相正向模型的计算计算时。
使用多项式混乱扩展和深层生成网络
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