Quantifying information content of modal dispersion data in geoacoustic inversion
Notice bibliographique
Résumé
This paper illustrates the information content of ocean acoustic modal-dispersion data to constrain parameters and uncertainties of seabed geoacoustic models. In particular, time-frequency warping analysis is applied to extract dispersion data consisting of arrival times as a function of frequency for 18 of the first 21 propagating modes from recordings of an impulsive sound source on a vertical hydrophone array. To quantify the information content of these dispersion data to resolve seabed structure, a Bayesian inversion formulation is applied that includes rigorous approaches to model selection and data error modeling. Model selection considers both layered and gradient representations of seabed profiles using trans-dimensional inversion and Bernstein-polynomial basis functions, respectively. In both cases, model parameterizations are determined probabilistically from the data as part of the inversion. The error model assumes a multi-variate Gaussian distribution with unknown variance and covariance for each mode; covariance estimation is formulated in terms of trans-dimensional sampling of zeroth- and first-order autoregressive processes. The applicability of these assumptions/approaches is validated with qualitative (graphical) and quantitative residual analyses. Results are considered as marginal probability profiles for geoacoustic properties, which quantify the resolution of seabed structure versus sub-bottom depth. [Work supported by the Office of Naval Research.]
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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 | 0,003 | 0,018 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,001 | 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 ».