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Enregistrement W2558931506 · doi:10.1121/1.4968203

Geoacoustic inversion for the seabed transition layer using a Bernstein polynomial model

2016· article· en· W2558931506 sur OpenAlexafffund
Jorge E. Quijano, Stan E. Dosso, Jan Dettmer, Charles W. Holland

Notice bibliographique

RevueThe Journal of the Acoustical Society of America · 2016
Typearticle
Langueen
DomaineEarth and Planetary Sciences
ThématiqueUnderwater Acoustics Research
Établissements canadiensUniversity of Victoria
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésInversion (geology)Parametrization (atmospheric modeling)PolynomialNonlinear systemSeabedGeologyMathematicsMathematical analysisPhysicsOpticsRadiative transferGeomorphology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This paper develops an inversion method for the seabed transition layer at the water-sediment interface, often found in muddy sediments, which provides density and sound-speed profiles that were previously not resolvable. The resolution improvements are achieved by introducing a parametrization that captures general depth-dependent gradients in geoacoustic parameters with a small number of parameters. In particular, the gradients are represented by a sum of Bernstein basis functions, weighted by unknown coefficients. Compared to previous forms found in the literature, the Bernstein-based parametrization can represent a wider range of depth-dependent geoacoustic profiles using fewer parameters which leads to reduced uncertainty and improved resolution. In addition, the Bernstein basis is the most stable polynomial representation in that small perturbations to the unknown coefficients result in small, localized perturbations to the geoacoustic profile, thereby providing an efficient exploration of the parameter space using Markov-chain methods in nonlinear inversion. Geoacoustic profiles at four mud sites on the Malta Plateau are studied with the proposed approach. Results show exceptional resolution of density profiles, estimated with low uncertainty and clear sensitivity to sediment features of centimeter scale.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,921
Score d'incertitude au seuil0,343

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

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.

Tête enseignante Opus0,040
Tête enseignante GPT0,268
Écart entre enseignants0,228 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations7
Publié2016
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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