Bayesian uncertainty estimation for full waveform inversion: A numerical study
Bayesian uncertainty estimation for full waveform inversion: A numerical study
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全波形反演的贝叶斯不确定性估计：数值研究
DOI：
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发表时间：
2019
期刊：
影响因子：
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通讯作者：
D. Peter
中科院分区：
文献类型：
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作者：
M. Izzatullah;T. Leeuwen;D. Peter
全波形反演使我们能够获得高分辨率的地下图像。然而，估计相关的不确定性并不是微不足道的。基于Hessian的方法为我们提供了一个基于Hessian的逆来评估给定估计周围的不确定性的机会，在该估计处进行评估。在这项工作中，我们研究了各种算法提取信息，从这个逆海森的基础上低秩近似。特别是，我们比较Lanczos方法的随机奇异值分解。我们证明了低秩近似可能导致有偏的结论。
Full waveform inversion enables us to obtain high-resolution subsurface images. However, estimating the associated uncertainties is not trivial. Hessian-based method gives us an oppor-tunity to assess the uncertainties around a given estimate based on the inverse of the Hessian, evaluated at that estimate. In this work we study various algorithms for extracting information from this inverse Hessian based on a low-rank approximation. In particular, we compare the Lanczos method to the randomized singular value decomposition. We demonstrate that the low-rank approximation may lead to a biased conclusion.
DOI：
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发表时间：
2012
期刊：
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影响因子：
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作者：
P. Martinsson;N. Halko
通讯作者：
P. Martinsson;N. Halko