Ocean acoustic tomography from different receiver geometries using the adjoint method
Notice bibliographique
Résumé
In this paper, an ocean acoustic tomography inversion using the adjoint method in a shallow water environment is presented. The propagation model used is an implicit Crank-Nicolson finite difference parabolic equation solver with a non-local boundary condition. Unlike previous matched-field processing works using the complex pressure fields as the observations, here, the observed signals are the transmission losses. Based on the code tests of the tangent linear model, the adjoint model, and the gradient, the optimization problem is solved by a gradient-based minimization algorithm. The inversions are performed in numerical simulations for two geometries: one in which hydrophones are sparsely distributed in the horizontal direction, and another in which the hydrophones are distributed vertically. The spacing in both cases is well beyond the half-wavelength threshold at which beamforming could be used. To deal with the ill-posedness of the inverse problem, a linear differential regularization operator of the sound-speed profile is used to smooth the inversion results. The L-curve criterion is adopted to select the regularization parameter, and the optimal value can be easily determined at the elbow of the logarithms of the residual norm of the measured-predicted fields and the norm of the penalty function.
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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 | 0,002 | 0,001 |
| 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 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».