Basis function choice for trans-dimensional models in geophysical inference
Notice bibliographique
Résumé
Inference methods depend on parametrization choices. Over-parametrized, under-parametrized, and trans-dimensional (trans-D) models are routinely chosen. Over-parametrization employs space discretization below the resolution power of the data and includes regularization (e.g. Tikhonov) to control the amount of model structure. Under-parametrized models employ fewer parameters, and practitioners choose model complexity (e.g. the number of seabed layers) that is consistent with data information, often based on incomplete prior information. Trans-D models assign model complexity based on data information in an automated, data-driven procedure. The success of trans-D models depends on the choice of basis function for space partitioning. We review existing trans-D approaches and present new ones for 2D and 3D Earth models. Existing approaches include Voronoi partitioning, wavelet decomposition, and polynomial shapes, which can produce inadequate results. New approaches use various degrees of prior information when assigning the basis. The approaches include multiple nested Voronoi diagrams, a combination of grid data and alpha shapes, and partitioning of Voronoi diagrams with horizontal and vertical lines and planes. Since the computational burden is significant for 2D and 3D Earth models, we study various algorithms to carry out partitioning and show that approximate nearest neighbours are sufficiently accurate and outperform other methods.
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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 | 0,006 | 0,020 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,002 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,002 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 ».