Accelerating Hessian-free Gauss-Newton full-waveform inversion via l-BFGS preconditioned conjugate-gradient algorithm
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT Full-waveform inversion (FWI) has emerged as a powerful strategy for estimating subsurface model parameters by iteratively minimizing the difference between synthetic data and observed data. The Hessian-free (HF) optimization method represents an attractive alternative to Newton-type and gradient-based optimization methods. At each iteration, the HF approach obtains the search direction by approximately solving the Newton linear system using a matrix-free conjugate-gradient (CG) algorithm. The main drawback with HF optimization is that the CG algorithm requires many iterations. In our research, we develop and compare different preconditioning schemes for the CG algorithm to accelerate the HF Gauss-Newton (GN) method. Traditionally, preconditioners are designed as diagonal Hessian approximations. We additionally use a new pseudo diagonal GN Hessian as a preconditioner, making use of the reciprocal property of Green’s function. Furthermore, we have developed an l-BFGS inverse Hessian preconditioning strategy with the diagonal Hessian approximations as an initial guess. Several numerical examples are carried out. We determine that the quasi-Newton l-BFGS preconditioning scheme with the pseudo diagonal GN Hessian as the initial guess is most effective in speeding up the HF GN FWI. We examine the sensitivity of this preconditioning strategy to random noise with numerical examples. Finally, in the case of multiparameter acoustic FWI, we find that the l-BFGS preconditioned HF GN method can reconstruct velocity and density models better and more efficiently compared with the nonpreconditioned method.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 0,001 |
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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».