Shortest-path ray tracing on self-adapting random grids
Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY A new ray tracing algorithm based on the shortest path method was designed and optimized to model seismic rays. The workflow is based on Dijkstra’s algorithm to find the shortest path iteratively on self-adapting random grids. These random grids adapt from one iteration to the next, storing in memory those nodes that minimize the traveltime in each iteration, consequently automatically densifying the grid in areas with significant velocity variations. Different data structures and grid geometries were studied, and it was confirmed that using a combination of a binary heap and random grids prevents systematic errors generated by using regular grids while keeping the computational times low. Since the nodes that minimize the traveltime are stored in each iteration, the memory requirements increase logarithmically, with the initial iterations having the most significant impact on the error minimization but plateauing afterwards. It was found that, albeit this increase in memory requirements, by focusing the densification of nodes in areas close to the actual trajectory of the rays, the error minimization requires fewer iterations than other implementations based on multiple realizations of random grids (requiring less than a tenth of the number of iteration of other methods). A function to handle extreme topographic variations was also designed, which uses a boolean test to reject rays crossing the topography, making the algorithm suitable for first arrival modelling in complex topography areas, such as the required for tomographic inversion of first arrivals in thrust-belt land seismic.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| 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 | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 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 tête enseignante, 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 ».