Multiple graph realizations method: improving the accuracy and the efficiency of the shortest path method through random sampling
Multiple graph realizations method: improving the accuracy and the efficiency of the shortest path method through random sampling
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多图实现方法：通过随机采样提高最短路径法的精度和效率
DOI：
10.1093/gji/ggab247
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发表时间：
2021
影响因子：
2.8
通讯作者：
Bogiatzis P
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Bogiatzis P
我们提出了一个新的实现的最短路径方法（SPM），计算精确的旅行时间在任意大的模型空间，而不需要大量的计算时间和大量的内存，一个固有的问题的Dijkstra的算法。多重图实现方法是基于模型空间的多重采样，使用许多随机图。与传统的提高SPM精度的方法，即使用更密集的网格和更高阶的连通性进行了比较。我们的研究结果表明，虽然对于相对较小的模型，单次运行的SPM更适合实现所需的精度，在大型模型中，并在一定程度的所需精度后，这种方法变得效率低下，甚至不可行，因为在内存和计算时间的要求显着增加。相反，我们的方法可以实现所需的精度与线性影响的计算时间和所需的内存可以忽略不计的影响。
We present a new implementation of the shortest path method (SPM) that calculates accurate traveltimes in arbitrarily large model spaces without the requirement of large computational times and large amounts of memory, an inherent problem of the Dijkstra's-like algorithms. The multiple graph realizations method is based upon multiple sampling of the model space, using numerous random graphs. The performance of this new method is compared against the conventional way to improve the accuracy of SPM, which is to use denser grids and connectivity stencils of higher order. Our results suggest that although for relatively small models, single runs of the SPM are more suitable to achieve the desired accuracy, in large models, and after a certain level of desired accuracy, this approach becomes inefficient or even unfeasible, as the requirements in memory and computational time increases dramatically. On the contrary our method can achieve the desired accuracy with linear impact in computational time and negligible impact in required memory.
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