A 3D total magnetization inversion applicable when significant, complicated remanence is present
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Notice bibliographique
Résumé
Abstract Inversion of magnetic data is complicated by the presence of remanent magnetization. To deal with this problem, we invert magnetic data for a three-component subsurface magnetization vector, as opposed to magnetic susceptibility (a scalar). The magnetization vector can be cast in a Cartesian or spherical framework. In the Cartesian formulation, the total magnetization is split into one component parallel and two components perpendicular to the earth's field. In the spherical formulation, we invert for magnetization amplitude and the dip and azimuth of the magnetization direction. Our inversion schemes contain flexibility to obtain different types of magnetization models and allow for inclusion of geologic information regarding remanence. Allowing a vector magnetization increases the nonuniqueness of the magnetic inverse problem greatly, but additional information (e.g., knowledge of physical properties or geology) incorporated as constraints can improve the results dramatically. Commonly available information results in complicated nonlinear constraints in the Cartesian formulation. However, moving to a spherical formulation results in simple bound constraints at the expense of a now nonlinear objective function. We test our methods using synthetic and real data from scenarios involving complicated remanence (i.e., many magnetized bodies with many magnetization directions). All tests provide favorable results and our methods compare well against those of other authors.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| 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) | 0,001 | 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 découle