三维大地电磁自适应正则化有限内存拟牛顿反演

论文摘要

有别于传统基于梯度信息的反演方法在正则化约束中用总梯度逼近海塞逆矩阵的技术,本文将正则化约束问题的数据拟合项和模型光滑项分开考虑,只利用数据拟合函数的梯度信息对数据拟合项的海塞矩阵进行逼近,通过求解类高斯牛顿下降方向方程得到不依赖前几次迭代正则化因子的更精确下降方向,在求解当前迭代下降方向的过程中,通过保证右端项中两个向量的二范数在同一数量级的原则,实现了正则化因子的自动更新.对理论模型的试算表明这种自适应正则化反演方案可以在拟牛顿反演框架下基本达到OCCAM的算法稳定性,反演结果对初始模型依赖性较小,同时又无需在一次迭代中多次搜索最佳正则化因子.本文还基于此算法讨论了大地电磁各参数对于反演结果的影响,由于本文的反演结果能得到充分的正则化约束,因而在此框架下讨论阻抗和倾子在反演中的作用相对更为客观.

论文目录

• 0 引言
• 1 自适应正则化有限内存拟牛顿（AR-LBFGS）反演的基本理论
•   1.1 更精确的下降方向求取
•   1.2 正则化因子自适应策略
•   1.3 AR-LBFGS反演的计算流程
• 2 算例
• 3 不同大地电磁参数作用下的讨论
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 邓琰,汤吉,阮帅

关键词: 自适应,正则化因子,有限内存,拟牛顿,大地电磁反演

来源: 地球物理学报 2019年09期

年度: 2019

分类: 基础科学,工程科技Ⅰ辑

专业: 地质学,地球物理学,矿业工程

单位: 中国地震局地质研究所地震动力学国家重点实验室

基金: 国家自然科学基金项目(41674081,41704078)资助

分类号: P631.325

页码: 3601-3614

总页数: 14

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