Improving the use of the randomized singular value decomposition for the inversion of gravity and magnetic data
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT The focusing inversion of gravity and magnetic potential-field data using the randomized singular value decomposition (RSVD) method is considered. This approach facilitates tackling the computational challenge that arises in the solution of the inversion problem that uses the standard and accurate approximation of the integral equation kernel. We have developed a comprehensive comparison of the developed methodology for the inversion of magnetic and gravity data. The results verify that there is an important difference between the application of the methodology for gravity and magnetic inversion problems. Specifically, RSVD is dependent on the generation of a rank q approximation to the underlying model matrix, and the results demonstrate that q needs to be larger, for equivalent problem sizes, for the magnetic problem compared to the gravity problem. Without a relatively large q, the dominant singular values of the magnetic model matrix are not well approximated. We determine that this is due to the spectral properties of the matrix. The comparison also shows us how the use of the power iteration embedded within the randomized algorithm improves the quality of the resulting dominant subspace approximation, especially in magnetic inversion, yielding acceptable approximations for smaller choices of q. Further, we evaluate how the differences in spectral properties of the magnetic and gravity input matrices also affect the values that are automatically estimated for the regularization parameter. The algorithm is applied and verified for the inversion of magnetic data obtained over a portion of the Wuskwatim Lake region in Manitoba, Canada.
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 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 | 0,004 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| 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) | 0,001 | 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 ».