Conditioning the full-waveform inversion gradient to welcome anisotropy
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Multiparameter full-waveform inversion (FWI) suffers from complex nonlinearity in the objective function, compounded by the eventual trade-off between the model parameters. A hierarchical approach based on frequency and arrival time data decimation to maneuver the complex nonlinearity associated with this problem usually falls short in anisotropic media. In place of data decimation, I use a model gradient filter approach to access the parts of the gradient more suitable to combat the potential nonlinearity and parameter trade-off. The filter is based on representing the gradient in the time-lag normalized domain, in which small scattering-angles of the gradient update are initially muted out. The model update hierarchical filtering strategy include applying varying degrees of filtering to the different anisotropic parameter updates, a feature not easily accessible to simple data decimation. Using FWI and reflection-based FWI, when the modeled data are obtained with the single-scattering theory, allows access to additional low model wavenumber components. Combining such access to wavenumbers with scattering-angle filters applied to the individual parameter gradients allows for multiple strategies to avoid complex FWI nonlinearity as well as the parameter trade-off.
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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 | 0,002 |
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 ».