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Enregistrement W2039401589 · doi:10.1190/1.2336347

A novel approach to the model appraisal and resolution analysis of regularized geophysical inversion

2006· article· en· W2039401589 sur OpenAlexaboutno aff
Michael S. Zhdanov, Ekaterina V. Tolstaya

Notice bibliographique

RevueGeophysics · 2006
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueGeophysical and Geoelectrical Methods
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésInversion (geology)Inverse problemLanczos resamplingCovarianceInverseNonlinear systemSynthetic dataInverse theoryCauchy distributionApplied mathematicsAlgorithmGeologyMathematicsGeophysicsEigenvalues and eigenvectorsMathematical analysisStatisticsGeometryPhysics

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Abstract The existing techniques for appraisal of geophysical inverse images are based on calculating the model resolution and the model covariance matrices. In some applications, however, it becomes desirable to evaluate the upper bounds of the variations in the solution of the inverse problem. It is possible to use the Cauchy inequality for the regularized least-squares inversion to quantify the ability of an experiment to discriminate between two similar models in the presence of noise in the data. We present a new method for resolution analysis based on evaluating the spatial distribution of the upper bounds of the model variations and introduce a new characteristic of geophysical inversion, resolution density, as an inverse of these upper bounds. We derive an efficient numerical technique to compute the resolution density based on the spectral Lanczos decomposition method (SLDM). The methodology was tested on 3D synthetic linear and nonlinear electromagnetic (EM) data inversions, and also to interpret the helicopter-borne EM data collected by INCO Exploration in the Voisey's Bay area of Canada.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,305
Score d'incertitude au seuil0,895

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,018
Tête enseignante GPT0,230
Écart entre enseignants0,213 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations22
Publié2006
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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