Geophysical Applications of Multidimensional Filtering with Wavelets
Notice bibliographique
Résumé
We present imaging results in geophysics based on using multidimensional Gaussian wavelets as a filter in a 2-D Cartesian domain. Besides decomposing the field into various distinct lengthscales, we have also constructed the 2-D maps describing the spatial distributions of the maximum of the wavelet-transformed L2-norm Emax (x,y) and its corresponding local wavenumber k max (x,y),where x and y are the Cartesian coordinates. For geoid anomalies, using a wavelet filter extending to 90 degrees, we have discerned the distinct outlines of convergent and divergent tectonic zones and have conducted a quantitative comparison of the short-wavelength gravitational anomalies at those wavelengths between two different geographical locations. We have also compared the wavelet results with a nonlinear bandpass filter in the spectral domain where a Gaussian filter with the logarithm of the degree/acting as the argument has been employed. A wavelet solution, with a length-scale corresponding to 256 degrees, would need a filter with over 400 spherical harmonics centering around l = 157 for an optimal spatial fit. The computational effort with the bandpass filter technique greatly exceeds those associated with wavelets. We have also shown the ability of the wavelets to analyze the vastly different scales present in high Rayleigh number convection and the mixing of passive heterogeneities driven by thermal convection. Wavelets will be a useful tool for rapid analyzing of the large multidimensional fields to be captured in many other geophysical endeavors, such as the upcoming gravity satellite missions and satellite radar interferometry images.
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 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 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 ».