ENFOQUE BAYESIANO PARA LA INVERSIÓN NO PARAMÉTRICA DE MEDICIONES DE DISPERSIÓN DE LUZ

FERNANDO A. OTERO, GLORIA L. FRONTINI Y GUILLERMO ELIÇABE

Salta

Congreso; X Congreso Argentino de Mecánica Computacional (MECOM 2012); 2012

Resumen. En este trabajo resolvemos el problema inverso de estimar la Distribución de Tamaño dePartículas (DTP) a partir de mediciones de Dispersión de Luz Estática (DLE) empleando un modeloaproximado denominado Aproximación Local Monodispersa (ALM).La estimación de la DTP es resuelta mediante un esquema de forma libre donde no hay suposición de laforma de la distribución y empleando un enfoque Bayesiano. En trabajos anteriores, se ha empleado unenfoque determinístico con métodos basados en la maximización de la función de máxima verosimilitud.Sin embargo los errores de modelado introducidos por la ALM producen un empobrecimiento en losresultados obtenidos con estos métodos. Los métodos de enfoque Bayesiano ofrecen una interesantealternativa donde es posible incluir información adicional para obtener una mejora en las estimacionesasí como un cálculo de los intervalos de confianza. El Método Iterativo Bayesiano (MIB) que sedesarrolla aquí está basado en el algoritmo Metropolis-Hastings y ha sido testeado con simulacionesnuméricas y validado mediante mediciones experimentales. En este trabajo, la información adicionalutilizada proviene de una técnica experimental alternativa, denominada Microscopía Electrónica deBarrido (MEB). Los resultados hallados son comparados con los publicados en un trabajo anterior(Otero y col., J. of Polymer Science Part B: Polymer Physics, 48(9), 958-963 (2010))