Application of the hybrid stochastic-deterministic minimization method to a surface data inverse scattering problem
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
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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Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,005 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 découle