Improving the use of the randomized singular value decomposition for the inversion of gravity and magnetic data
Notice bibliographique
Résumé
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 [Formula: see text] approximation to the underlying model matrix, and the results demonstrate that [Formula: see text] needs to be larger, for equivalent problem sizes, for the magnetic problem compared to the gravity problem. Without a relatively large [Formula: see text], 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 [Formula: see text]. 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.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
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 | 0,001 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| 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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, 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 ».