Smooth fitting of geophysical data using continuous global surfaces
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Continuous global surfaces (CGS) are a general framework for interpolation and smoothing of geophysical data. The first of two smoothing techniques we consider in this paper is generalized cross validation (GCV), which is a bootstrap measure of the predictive error of a surface that requires no prior knowledge of noise levels. The second smoothing technique is to define the CGS surface with fewer centers than data points, and compute the fit by least squares (LSQR); the noise levels are implicitly estimated by the number and placement of the centers relative to the data points. We show that both smoothing methods can be implemented using extensions to the existing fast framework for interpolation, so that it is now possible to construct realistic smooth fits to the very large data sets typically collected in geophysics. Thin-plate spline and kriging surfaces with GCV smoothing appear to produce realistic fits to noisy radiometric data. The resulting surfaces are similar, yet the thin-plate spline required less parameterization. Given the simplicity and parsimony of GCV, this makes a combination of the two methods a reasonable default choice for the smoothing problem. LSQR smooth fitting with sinc functions defined on a regular grid of centers, effectively low-pass filters the data and produces a reasonable surface, although one not as visually appealing as for splines and kriging.
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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 | 0,002 | 0,010 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
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 ».