弹道matlab代码环境地震噪声互相关的不确定性 作者：刘鑫 斯坦福大学 主程序是driveXcorrDiffuseUncertainty_SymmetricSynthetics.m 代码已在Matlab 2016中测试 本作品采用知识共享 (CC) 许可 3.0：署名-NonCommercial-NoDerivs 3.0 如果您在研究中使用该程序的任何部分，请引用： Liu, X., & Beroza, GC (2020)。 从南加州地震噪声干涉测量法的方差量化非扩散噪声对弹道波和尾波振幅的影响。 地球物理研究杂志：固体地球，125，e2019JB017617。 . 预印本： Liu, X.、Ben-Zion, Y. 和 Zigone, D.（2016 年）。 环境地震噪声互相关误差的频域分析。 国际地球物理杂志，207(3)，1630-1652。

深度学习模型不确定性领域重要文献，主要介绍了贝叶斯方法和SGLD优化算法，以及重要性采样算法，包括Yarin Gal的博士论文，Marco Tulio Ribeiro的“Why Should I Trust You?”和Alex Kendall的What Uncertainties Do We Need in Bayesian Deep Learning for Computer Vision?等经典论文

不确定的微分方程已广泛应用于许多领域，尤其是不确定的金融领域。 不幸的是，我们不能总是得到不确定微分方程的解析解。 早期的研究人员提出了一种基于欧拉方法的数值方法。 本文设计了一种通过广泛使用的Runge-Kutta方法求解不确定微分方程的新数值方法。 给出了一些例子来说明Runge-Kutta方法在计算不确定性微分方程解的不确定性分布，期望值，极值和时间积分时的有效性。

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1986年Smith, Randall C与Chessman, Peter发表的关于SLAM的第一篇论文。

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Rethinking Anticipation Tasks: Uncertainty-aware Anticipation of Sparse Surgical Instrument Usage for Context-aware Assistance的个人涂鸦版本