Reconstructing material properties by deconvolution of full-field measurement images: The conductivity case
Pourquoi ce travail est dans la base
Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.
Notice bibliographique
Résumé
Abstract This study concerns the reconstruction of material parameters from full-field measurements. In this context the typical available data is a set of digital images that is seldom handled as such when solving the inverse problem. Therefore, this work investigates a direct method to compute constitutive parameter maps from full-field measurement images. Within the prototypical framework of the periodic conductivity model, the starting point for the proposed approach is the Lippmann–Schwinger equation, which is satisfied by the fields measured internally. This integral equation is reinterpreted as a linear convolution model for the sought conductivity field. Considering that multiple experiments might be available and then combined, this problem is solved in the least-square sense. To do so, the Krylov subspace-based LSQR algorithm is employed. Full advantage is taken of the convenient expression of the featured Green’s function in Fourier space and of the intensive use of the fast Fourier transform (FFT). Moreover, a spectral-based filtering regularization scheme is implemented to tackle noisy data. Overall, the proposed reconstruction algorithm only handles image-like quantities in an efficient mesh-free approach. The performance of the method is assessed on a set of synthetic 2D numerical examples both for isotropic and anisotropic material configurations.
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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 | 0,003 | 0,005 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 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