Null-space shuttles for targeted uncertainty analysis in full-waveform inversion
Notice bibliographique
Résumé
Full-waveform inversion is an effective tool for recovering subsurface information, but many factors make this recovery subject to uncertainty. In particular, unwanted noise in measurements can bias results toward models which are not representative of the true subsurface, and numerical optimization techniques used in the inversion allow for only approximate minimization of the inversion objective function. Assessing the uncertainty these factors introduce can be difficult, due to the large dimensionality of the inversion problem. Fortunately, complete characterization of inversion uncertainty is seldom necessary for applications employing an inversion result, meaning the entire dimensionality of the problem may not be relevant for practical uncertainty quantification. Typically, it is only the uncertainty in a few specific aspects of the inversion that is important (for instance, confidence in a recovered anomaly). A targeted uncertainty quantification, characterizing only the confidence in a specific feature of the subsurface model, can greatly reduce the dimensionality of the uncertainty characterization problem, potentially making it tractable. We propose an approach for quantifying the confidence of the inversion in a chosen hypothesis about the recovered subsurface model. We test these hypotheses through numerical optimization on the set of equal-objective model-space steps, called null-space shuttles. By approximating the null-space shuttles which maximally violate a given hypothesis about the inversion, this method establishes an effective approximation of the uncertainty in that hypothesis at relatively small computational cost.
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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 | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,002 |
| Communication savante | 0,001 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,003 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,003 | 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 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 ».