Shot-record extended model domain preconditioners for least-squares migration
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT We have studied the preconditioned conjugate gradient (CG) algorithm in the context of shot-record extended model domain least-squares migration. The CG algorithm is a powerful iterative technique that can solve the least-squares migration problem efficiently; however, to see the merits of least-squares migration, one needs to apply the algorithm for several iterations. Generally speaking, the convergence rate of the CG algorithm depends on the condition number of the operator. Preconditioners are a family of operators that are easy to build and invert. Proper preconditioners can cluster the eigenvalues of the original operator; hence, they reduce the condition number of the operator that one wishes to invert. Accordingly, preconditioning the operator can, in theory, improve the convergence rate of the algorithm. In least-squares migration, the diagonal scaling of the Hessian and the approximated inverse of the Hessian are proven to work well as a preconditioner. We develop and apply two types of preconditioners for the shot-record extended model domain least-squares migration problem. The first preconditioner belongs to the diagonal scaling category, and a second preconditioner is a filter-based approach, which approximates the partial Hessian operators by local convolutional filters. The goal is to increase the convergence rate of the shot-record extended model domain least-squares migration using the reformulated cost function with a preconditioned operator. Experiments with a synthetic Sigsbee model and a real data example from the Gulf of Mexico, Mississippi Canyon data set, indicate that preconditioning the linear system of the equations improves the convergence rate of the algorithm.
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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 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 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) | 0,005 | 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 ».