geobo是一个用于执行多目标贝叶斯优化和联合反演的Python包

GeoBO：用于地球科学中多目标贝叶斯优化和联合反演的Python包 GeoBO基于使用高斯过程（GP）先验的概率框架共同解决多线性正向模型。 该软件可从2D勘测数据（例如磁学和重力）以及任何先前存在的钻芯测量结果中生成多输出的3D多维地球物理属性（例如密度，磁化率，矿物质浓度）及其不确定性。 给定昂贵的成本函数（例如，用于钻芯），然后将重建的3D模型用于查询下一个最有希望的测量位置。 根据获取功能中定义的用户定义目标，提出了新度量的排名列表，该目标通常旨在优化勘探（减少全局模型不确定性）和开发（专注于前景广阔的地区），同时将成本降到最低。 目录 自定义线性正向模型 高斯过程核函数 文学 相关软件 归因和致谢项目贡献者 执照 定义 贝叶斯优化（BO）是一个强大的框架，可用于查找嘈杂，评估成本高，不具有封闭形式（例如黑盒函数）或没有可访问的导数的目标函数的极值。 用于逼近目标函数的模型称为