Application of the hybrid stochastic-deterministic minimization method to a surface data inverse scattering problem
Notice bibliographique
Résumé
Abstract. A method for the identification of small inhomogeneitiesfrom a surface data is presented in the framework of an inverse scat-tering problem for the Helmholtz equation. Using the assumptions ofsmallness of the scatterers one reduces this inverse problem to an iden-tification of the positions of the small scatterers. These positions arefound by a global minimization search. Such a search is implementedby a novel Hybrid Stochastic-Deterministic Minimization method. Themethod combines random tries and a deterministic minimization. Theeffectiveness of this approach is illustrated by numerical experiments.In the modeling part our method is valid when the Born approximationfails. In the numerical part, an algorithm for the estimate of the numberof the small scatterers is proposed. 1 IntroductionIn many applications it is essential to find small inhomogeneities from surfacedata. For example, such a problem arises in ultrasound mammography, where smallinhomogeneities are cancer cells. Current X-ray mammography will be replaced bythe ultrasound one because X-ray mammography has a high probability of creatingnew cancer cells in a woman’s breast in the course of taking the mammography test.Other examples include the problem of finding small holes and cracks in metals andother materials, or the mine detection. The scattering theory for small scatterersoriginated in the classical works of Lord Rayleigh. It was developed in [15] and [16],where analyticalformulas forthe scattering matrix werederived for the acoustic and
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».