Fast inversion of large-scale magnetic data using wavelet transforms and a logarithmic barrier method
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
In this paper wavelet transforms and a logarithmic barrier method are applied to the inversion of large-scale magnetic data to recover a 3-D distribution of magnetic susceptibility. The fast wavelet transform is used, along with thresholding the small wavelet coefficients, to form a sparse representation of the sensitivity matrix. The reduced size of the resultant matrix allows the solution of large problems that are otherwise intractable. The compressed matrix is used to carry out fast forward modelling by performing matrix-vector multiplications in the wavelet domain. The reduction in CPU time is directly proportional to the compression ratio of the matrix. A second important feature of the algorithm used here is the use of an interior-point method of optimization to enforce positivity constraints. In this approach, the positivity is incorporated into the inversion by a sequence of non-linear optimizations approximated by truncated Newton steps. At the heart of the algorithm, a linear system of equations is solved. The conjugate gradient technique has been used as the basic solver to take the advantage of the efficient forward modelling offered by the sparse matrix representation. Overall, the combination of wavelet transforms, interior point optimization and conjugate gradient solutions readily allows us to solve magnetic inverse problems that have a few hundred thousand parameters and tens of thousands of data.
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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 | 0,001 | 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 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 découle