Null-space and statistical significance of first-arrival traveltime inversion
Notice bibliographique
Résumé
The strong uncertainty inherent in the traveltime inversion of first arrivals from surface sources is usually removed by using a priori constraints or regularization. This leads to the null-space (data-independent model variability) being inadequately sampled, and consequently, model uncertainties may be underestimated in traditional (such as checkerboard) resolution tests. To measure the full null-space model uncertainties, we use unconstrained Monte Carlo inversion and examine the statistics of the resulting model ensembles. In an application to 1-D first-arrival traveltime inversion, the τ–p method is used to build a set of models that are equivalent to the IASP91 model within small, ∼0.02 per cent, time deviations. The resulting velocity variances are much larger, ∼2–3 per cent within the regions above the mantle discontinuities, and are interpreted as being due to the null-space. Depth-variant depth averaging is required for constraining the velocities within meaningful bounds, and the averaging scalelength could also be used as a measure of depth resolution. Velocity variances show structure-dependent, negative correlation with the depth-averaging scalelength. Neither the smoothest (Herglotz–Wiechert) nor the mean velocity-depth functions reproduce the discontinuities in the IASP91 model; however, the discontinuities can be identified by the increased null-space velocity (co-)variances. Although derived for a 1-D case, the above conclusions also relate to higher dimensions.
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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) | 0,001 | 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 ».