Inverting magnetic meridian data using nonlinear optimization
Notice bibliographique
Résumé
A nonlinear optimization algorithm coupled with a model of auroral current systems allows derivation of physical parameters from data and is the basis of a new inversion technique. We refer to this technique as automated forward modeling (AFM), with the variant used here being automated meridian modeling (AMM). AFM is applicable on scales from regional to global, yielding simple and easily understood output, and using only magnetic data with no assumptions about electrodynamic parameters. We have found the most useful output parameters to be the total current and the boundaries of the auroral electrojet on a meridian densely populated with magnetometers, as derived by AMM. Here, we describe application of AFM nonlinear optimization to magnetic data and then describe the use of AMM to study substorms with magnetic data from ground meridian chains as input. AMM inversion results are compared to optical data, results from other inversion methods, and field-aligned current data from AMPERE. AMM yields physical parameters meaningful in describing local electrodynamics and is suitable for ongoing monitoring of activity. The relation of AMM model parameters to equivalent currents is discussed, and the two are found to compare well if the field-aligned currents are far from the inversion meridian.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 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 | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».