Joint trans-dimensional inversion for seabed and water-column properties in the seabed characterization experiments
Notice bibliographique
Résumé
This paper considers the information content to resolve both a geoacoustic model of the seabed and a model of the water-column sound-speed profile (SSP) in the inversion of modal-dispersion data. A Bayesian formulation of the inverse problem allows prior information representing varying levels of independent knowledge to be applied separately to the seabed and water-column models. Issues of interest include the extent to which knowledge (or lack thereof) of the SSP affects geoacoustic inversion, and the ability to remotely estimate the SSP from acoustic data in cases where the seabed is either well known or poorly known. The joint inversion for seabed and water-column properties is formulated in terms of a separate trans-dimensional model for each, providing an automated approach to quantitative model selection. The seabed model is formulated in terms of an unknown number of uniform sediment layers, while the SSP is formulated as an unknown number of depth/sound-speed nodes, with the reciprocal of sound speed squared varying linearly between nodes, as per normal-mode propagation models. The approach is applied to modal-dispersion data measured during the seabed characterization experiments at the New England Mud Patch. [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 | 0,000 | 0,001 |
| 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 | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 ».