En enkel rekursiv metod presenteras för att utföra omvänt spridning modellering av ett okänt antal lokaliserade källor, med tanke på ett begränsat antal bullriga koncentrationsdata som förvärvats av en rad detektorer. Bayesian sannolikhetsteori används för att ta itu med problemet med att välja den källmodell som är mest rimlig med tanke på den givna koncentrationen dataset och all tillgänglig tidigare information. Den rekursiva algoritmen innebär att subtrahera en förutsagd koncentrationssignal som uppstår från en källmodell bestående av N lokaliserade källor från de uppmätta koncentrationsuppgifterna för att öka N-värdena och undersöka de resulterande restdata för att avgöra om resterna överensstämmer med den uppskattade bullernivån i koncentrationsdata. Metoden illustreras genom tillämpning på en verklig koncentrationsdatauppsättning som erhålls från ett atmosfäriskt spridningsförsök med samtidig frisättning av en spårare från fyra källor. Låt m N betecknar en källfördelningsmodell som består av ett känt antal, N, av lokaliserade källor. Modellen m N kännetecknas av en uppsättning parametrar. Bayesian inference för  på grund av koncentrationen data D, är baserad på Bayes' teorem regel : p  på m N, D, I p  för m N, I p D m N,  och I p D N, I p D, I m N, I, I, 2.1
I REF formulerar Yee problemet med att karakterisera ett okänt antal källor som ett urvalsproblem.
Inverse Dispersion for an Unknown Number of Sources: Model Selection and Uncertainty Analysis
{'venue': None, 'journal': 'International Scholarly Research Notices', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}