| 基于MINRES-QLP截断牛顿法的全波形反演 |
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| 引用本文： | 严小快,何清龙,王彦飞.基于MINRES-QLP截断牛顿法的全波形反演[J].应用数学学报,2023(1):57-72. |
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| 作者姓名： | 严小快 何清龙 王彦飞 |
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| 作者单位： | 1. 贵州大学数学与统计学院;2. 中国科学院地质与地球物理研究所;3. 中国科学院油气资源研究重点实验室 |
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| 摘 要： | 在全波形反演过程中,二阶梯度信息扮演着重要的作用.然而,由于其巨大的计算量和内存需求,限制了其在全波形反演问题中的应用.本文基于MINRES-QLP方法提出了一种高效的截断牛顿全波形反演方法.该全波形反演方法能够充分利用目标泛函的二阶梯度信息,提高反演精度.MINRES-QLP反演方法还能够利用Hessian阵负特征值信息,从而提高算法的重构分辨率和计算效率.针对Hessian阵计算难题,本文给出了一种矩阵向量相乘的快速算法.基于二维2004 BP模型,Sigsbee模型,验证了MINRES-QLP截断牛顿反演方法的有效性.数值结果表明MINRES-QLP截断牛顿法能充分利用二阶梯度信息和Hessian阵负特征值信息,从而加速算法收敛速度和提高成像精度.
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| 关 键 词： | 全波形反演 反问题 Hessian阵 MINRES-QLP 截断牛顿法 数值优化 |
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