A new computational model of high-order stochastic simulation based on spatial Legendre moments
Notice bibliographique
Résumé
Multiple-point simulations have been introduced over the past decade to overcome the limitations of second-order stochastic simulations in dealing with geologic complexity, curvilinear patterns, and non-Gaussianity. However, a limitation is that they sometimes fail to generate results that comply with the statistics of the available data while maintaining the consistency of high-order spatial statistics. As an alternative, high-order stochastic simulations based on spatial cumulants or spatial moments have been proposed; however, they are also computationally demanding, which limits their applicability. The present work derives a new computational model to numerically approximate the conditional probability density function (cpdf) as a multivariate Legendre polynomial series based on the concept of spatial Legendre moments. The advantage of this method is that no explicit computations of moments (or cumulants) are needed in the model. The approximation of the cpdf is simplified to the computation of a unified empirical function. Moreover, the new computational model computes the cpdfs within a local neighborhood without storing the high-order spatial statistics through a predefined template. With this computational model, the algorithm for the estimation of the cpdf is developed in such a way that the conditional cumulative distribution function (ccdf) can be computed conveniently through another recursive algorithm. In addition to the significant reduction of computational cost, the new algorithm maintains higher numerical precision compared to the original version of the high-order simulation. A new method is also proposed to deal with the replicates in the simulation algorithm, reducing the impacts of conflicting statistics between the sample data and the training image (TI). A brief description of implementation is provided and, for comparison and verification, a set of case studies is conducted and compared with the results of the well-established multi-point simulation algorithm, filtersim. This comparison demonstrates that the proposed high-order simulation algorithm can generate spatially complex geological patterns while also reproducing the high-order spatial statistics from the sample data.
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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 | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 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 ».