Survey decomposition: A scalable framework for 3D controlled-source electromagnetic inversion
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Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Numerical modeling and inversion of electromagnetic (EM) data is a computationally intensive task. To achieve efficiency, we have developed algorithms that were constructed from a smallest practical computational unit. This “atomic” building block, which yields the solution of Maxwell’s equations for a single time or frequency datum due to an infinitesimal current or magnetic dipole, is a self-contained EM problem that can be solved independently and inexpensively on a single core of CPU. Any EM data set can be composed from these units through assembling or superposition. This approach takes advantage of the rapidly expanding capability of multiprocessor computation. Our decomposition has allowed us to handle the computational complexity that arises because of the physical size of the survey, the large number of transmitters, and the large range of time or frequency in a data set; we did this by modeling every datum separately on customized local meshes and local time-stepping schemes. The counterpart to efficiency with atomic decomposition was that the number of independent subproblems could become very large. We have realized that not all of the data need to be considered at all stages of the inversion. Rather, the data can be significantly downsampled at late times or low frequencies and at the early stages of inversion when only long-wavelength signals are sought. We have therefore developed a random data subsampling approach, in conjunction with cross-validation, that selects data in accordance to the spatial scales of the EM induction and the degree of regularization. Alternatively, for many EM surveys, the atomic units can be combined into larger subproblems, thus reducing the number of subproblems needed. These trade-offs were explored for airborne and ground large-loop systems with specific survey configurations being considered. Our synthetic and field examples showed that the proposed framework can produce 3D inversion results in uncompromised quality in a more scalable manner.
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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 | 0,000 |
| 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 découle