Joint inversion of receiver function and surface wave dispersion based on the unscented Kalman inversion
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Notice bibliographique
Résumé
SUMMARY Joint inversion, such as the combination of receiver function and surface wave dispersion, can significantly improve subsurface imaging by exploiting their complementary sensitivities. Bayesian methods have been demonstrated to be effective in this field. However, there are practical challenges associated with this approach. Notably, most Bayesian methods, such as the Markov Chain Monte Carlo method, are computationally intensive. Additionally, accurately determining the data noise across different data sets to ensure effective inversion is often a complex task. This study explores the unscented Kalman inversion (UKI) as a potential alternative. Through a data-driven approach to adjust estimated noise levels, we can achieve a balance between actual noise and the weights assigned to different data sets, enhancing the effectiveness of the inversion process. Synthetic tests of joint inversion of receiver function and surface wave dispersions indicate that the UKI can provide robust solutions across a range of data noise levels. Furthermore, we apply the UKI to real data from seismic arrays in Pamir and evaluate the accuracy of the joint inversion through posterior Gaussian distribution. Our results demonstrate that the UKI presents a promising supplement to conventional Bayesian methods in the joint inversion of geophysical data sets with superior computational efficiency.
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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 | 0,000 |
| 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 découle