Ba esian Calibration of Computer Models Marc ennedy and Anthon OHagan Summar consider prediction and uncer tainty analysis or systems which are appro xi mated using comple mathematical models Such

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BayesianCalibrationofComputerModelsMarcC.KennedyandAnthonyO'Hagan
\n \r Summary.Weconsiderpredictionanduncertaintyanalysisforsystemswhichareapproxi-matedusingcomplexmathematicalmodels.Suchmodels,implementedascomputercodes,areoftengenericinthesensethatbysuitablechoiceofsomeofthemodel'sinputparametersthecodecanbeusedtopredictbehaviourofthesysteminavarietyofspecicapplications.However,inanyspecicapplicationthevaluesofnecessaryparametersmaybeunknown.Inthiscase,physicalobservationsofthesysteminthespeciccontextareusedtolearnabouttheunknownparameters.Theprocessofttingthemodeltotheobserveddatabyadjustingtheparametersisknownascalibration.Calibrationistypicallyeffectedbyadhoctting,andaftercalibrationthemodelisused,withthettedinputvalues,topredictfuturebehaviourofthesystem.WepresentaBayesiancalibrationtechniquewhichimprovesonthistraditionalapproachintworespects.First,thepredictionsallowforallsourcesofuncertainty,includingtheremaininguncertaintyoverthettedparameters.Second,theyattempttocorrectforanyinadequacyofthemodelwhichisrevealedbydiscrepancybetweentheobserveddataandthemodelpredictionsfromeventhebest-ttingparametervalues.ThemethodisillustratedusingdatafromanuclearradiationreleaseatTomsk,andfromamorecomplexsimulatednuclearaccidentexercise.&#x;000;!#"$&%('&)*,+-/.1032546870/984\r:(((\rD(2OH=HPQ0?\r((\491Z^03;30G2_ZQR4K`=a3;Q.1D(79O04;391ZS03;30G2_ZQR4K`b1.OVERVIEW1.1.Computermodelsandcalibration\dc egfhWi
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