HIGH-ORDER PSEUDO-ANALYTICAL METHOD FOR ACOUSTIC WAVE MODELING
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
For the time evolution of acoustic wavefields we present an alternative derivation of the pseudo-analytical method, which enables us to generalize the method to high-order formulations. Within the same derivation framework, we compare the second-order pseudo-analytical method, the Fourier finite difference method, and the fourth-order Lax-Wendroff time integration method. We demonstrate that the pseudo-analytical method can be regarded as a modified Lax-Wendroff method. Different from the fourth-order time stepping method, both the second-order pseudo-analytical method and the Fourier finite difference method use pseudo-Laplacians to compensate for time stepping errors. The pseudo-Laplacians need to be solved in the wavenumber domain with constant compensation velocities for computational simplicity and efficiency. Low-order pseudo-Laplacians are more sensitive to the choice of compensation velocities than high-order ones. As a result, we need to use the combination of several pseudo-Laplacians to achieve the required accuracy for low-order pseudo-analytical methods. When using the pseudospectral method to evaluate all spatial derivatives, the computation cost for the second-order pseudo-analytical method, the Fourier finite difference method, and the fourth-order Lax-Wendroff time integration method is approximately the same. Both the second-order pseudo-analytical method and the Fourier finite difference method have less restrictive stability conditions than the fourth-order time stepping method. We demonstrate with numerical examples that the second-order pseudo-analytical method, greatly improves the original pseudo-analytical method and as a modified version of the Lax-Wendroff method, is well suited for imaging seismic data in subsalt areas where reverse-time migration plays a crucial role.
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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 | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,005 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,012 |
| Communication savante | 0,000 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| 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