Well-posed microwave imaging in focusing media: 2D generalization and impact on convergence of the contrast source inversion method
Notice bibliographique
Résumé
Summary form only given. The imaging experiments of microwave tomography are typically conducted in free space or other types of environment lacking focusing properties. Such experiments lead to inherent ill-posedness of the underlying inverse problem. This ill-posedness dramatically complicates reconstruction of the sought object properties from the collected information about its scattered field. In our recent work (Okhmatovski, et.al., IEEE TAP, vol. 60, no. 5, pp. 2418-2430, 2012) we showed that the ill-posedness of the inverse problem is not inherent, however, but rather originates from improperly staged imaging experiments. If the medium in which imaging experiment is conducted features focusing properties and the field scattered by the object is collected at properly prescribed locations the ill-posedness of the imaging experiment can be eliminated. Examples of such focusing media formed by Veselago Lens, Maxwell Fish Eye Lens, and parabolic mirror have been previously shown to allow for direct reconstruction of 1D objects. In this work we demonstrate numerical experiments in which the Veselago Lens is utilized for direct non-regularized reconstruction of 2D objects. We also study the impact of media in which imaging experiment is staged on the convergence Contrast Source Inversion (CSI) iterative algorithm for solution of the inverse problem.
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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 ».