Skip to main content
CenXiv.org
此网站处于试运行阶段,支持我们!
我们衷心感谢所有贡献者的支持。
贡献
赞助
cenxiv logo > physics > arXiv:2408.15060

帮助 | 高级搜索

物理学 > 地球物理

arXiv:2408.15060 (physics)
[提交于 2024年8月27日 ]

标题: 理解地震学中的伴随方法:时域中的理论与实现

标题: Understanding the Adjoint Method in Seismology: Theory and Implementation in the Time Domain

Authors:Rafael Abreu
摘要: 伴随方法是当今用于地震(全波形)反演的一种常用方法。 该方法通过使用更真实的物理模型,被认为能够提供更真实和详细的地球内部图像。 它依赖于一个伴随波场的定义(因此得名),这个波场是时间反转的合成数据,满足原始运动方程。 然而,伴随波场性质的物理解释通常通过蛮力方法、临时假设和/或依赖格林函数的存在、表示定理和/或Born近似来完成。 我们仅使用变分原理,不依赖上述假设和/或额外的数学工具,证明时间反转的伴随波场应被定义为导致正确伴随方程的前提。 这使我们能够澄清在处理运动方程中的粘弹性衰减和/或奇数阶导数项时,在以前的开创性工作中发现的数学不一致之处。 然后我们讨论该方法在时域中的数值实现方法,并提出一种变分公式,用于构建不同的误差函数。 我们在这里定义了一个新的误差旅行时间函数,使我们能够就交叉相关旅行时间测量所显示的沿射线路径的零灵敏度这一长期争论达成共识。 事实上,我们证明沿射线路径的零灵敏度是进行交叉相关旅行时间测量所需的数据与合成数据之间相似性假设的结果。 当没有预先设定数据与合成数据之间的假设时,旅行时间Frechet核在射线路径上表现出极值,这与直觉预期一致。
摘要: The adjoint method is a popular method used for seismic (full-waveform) inversion today. The method is considered to give more realistic and detailed images of the interior of the Earth by the use of more realistic physics. It relies on the definition of an adjoint wavefield (hence its name) that is the time reversed synthetics that satisfy the original equations of motion. The physical justification of the nature of the adjoint wavefield is, however, commonly done by brute force with ad hoc assumptions and/or relying on the existence of Green's functions, the representation theorem and/or the Born approximation. Using variational principles only, and without these mentioned assumptions and/or additional mathematical tools, we show that the time reversed adjoint wavefield should be defined as a premise that leads to the correct adjoint equations. This allows us to clarify mathematical inconsistencies found in previous seminal works when dealing with visco-elastic attenuation and/or odd-order derivative terms in the equation of motion. We then discuss some methodologies for the numerical implementation of the method in the time domain and to present a variational formulation for the construction of different misfit functions. We here define a new misfit travel-time function that allows us to find consensus for the long-standing debate on the zero sensitivity along the ray path that cross-correlation travel-time measurements show. In fact, we prove that the zero sensitivity along the ray-path appears as a consequence of the assumption on the similarity between data and synthetics required to perform cross-correlation travel-time measurements. When no assumption between data and synthetics is preconceived, travel-time Frechet kernels show an extremum along the ray path as one intuitively would expect.
主题: 地球物理 (physics.geo-ph)
引用方式: arXiv:2408.15060 [physics.geo-ph]
  (或者 arXiv:2408.15060v1 [physics.geo-ph] 对于此版本)
  https://doi.org/10.48550/arXiv.2408.15060
通过 DataCite 发表的 arXiv DOI

提交历史

来自: Rafael Abreu [查看电子邮件]
[v1] 星期二, 2024 年 8 月 27 日 13:45:10 UTC (5,807 KB)
全文链接:

获取论文:

    查看标题为《》的 PDF
  • 查看中文 PDF
  • 查看 PDF
  • HTML(实验性)
  • TeX 源代码
  • 其他格式
查看许可
当前浏览上下文:
physics.geo-ph
< 上一篇   |   下一篇 >
新的 | 最近的 | 2024-08
切换浏览方式为:
physics

参考文献与引用

  • NASA ADS
  • 谷歌学术搜索
  • 语义学者
a 导出 BibTeX 引用 加载中...

BibTeX 格式的引用

×
数据由提供:

收藏

BibSonomy logo Reddit logo

文献和引用工具

文献资源探索 (什么是资源探索?)
连接的论文 (什么是连接的论文?)
Litmaps (什么是 Litmaps?)
scite 智能引用 (什么是智能引用?)

与本文相关的代码,数据和媒体

alphaXiv (什么是 alphaXiv?)
CatalyzeX 代码查找器 (什么是 CatalyzeX?)
DagsHub (什么是 DagsHub?)
Gotit.pub (什么是 GotitPub?)
Hugging Face (什么是 Huggingface?)
带有代码的论文 (什么是带有代码的论文?)
ScienceCast (什么是 ScienceCast?)

演示

复制 (什么是复制?)
Hugging Face Spaces (什么是 Spaces?)
TXYZ.AI (什么是 TXYZ.AI?)

推荐器和搜索工具

影响之花 (什么是影响之花?)
核心推荐器 (什么是核心?)
IArxiv 推荐器 (什么是 IArxiv?)
  • 作者
  • 地点
  • 机构
  • 主题

arXivLabs:与社区合作伙伴的实验项目

arXivLabs 是一个框架,允许合作伙伴直接在我们的网站上开发和分享新的 arXiv 特性。

与 arXivLabs 合作的个人和组织都接受了我们的价值观,即开放、社区、卓越和用户数据隐私。arXiv 承诺这些价值观,并且只与遵守这些价值观的合作伙伴合作。

有一个为 arXiv 社区增加价值的项目想法吗? 了解更多关于 arXivLabs 的信息.

这篇论文的哪些作者是支持者? | 禁用 MathJax (什么是 MathJax?)
  • 关于
  • 帮助
  • contact arXivClick here to contact arXiv 联系
  • 订阅 arXiv 邮件列表点击这里订阅 订阅
  • 版权
  • 隐私政策
  • 网络无障碍帮助
  • arXiv 运营状态
    通过...获取状态通知 email 或者 slack

京ICP备2025123034号