吉恩夫

jInv-PDE参数估计的一个灵活的Julia包。从噪声和间接测量中估计偏微分方程（pde）的参数需要求解不适定反问题。这些问题出现在各种应用中，如地球物理、医学成像和无损检测。这些所谓的参数估计或逆介质问题，计算量很大，因为潜在的偏微分方程需要求解无数次，直到参数重建足够精确为止。通常情况下，当有更多的测量数据可用时，计算需求会显著增加，这对反演算法提出了严峻的挑战，因为测量设备变得越来越强大。在本文中，我们提出了一个灵活的框架和开源软件jInv，它提供了解决多测量参数估计问题的并行算法。jInv是用表达性编程语言Julia编写的，具有可移植性、易于理解和扩展、跨平台测试和良好的文档记录。它提供了并行化方案，利用了许多参数估计问题的固有结构，并可用于解决多物理反演问题，如由地球物理成像激发的数值实验所证明的那样。