《表2 σ=8×10-5，附加数据向量维数与反演结果》

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《时间分数阶扩散方程微分阶数与扩散系数联合反演的贝叶斯方法》

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取定σ=8×10-5，其他参数及符号表示同上，考察附加数据向量维数变化对反演算法的影响。为了均衡计算过程的随机性，计算结果取5次反演的平均值。表2给出了附加数据向量维数n=100，n=40，n=20与n=10时的平均反演结果，其中Err表示平均反演误差，Tcpu表示平均的CPU运行时间。