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因子化程函方程的快速推进算法。 (英语) Zbl 1360.65266号

小结:程函方程在从计算机视觉到地球科学等多个领域的许多应用中发挥了重要作用。使用迭代快速扫描(FS)方法和直接快速行进(FM)方法可以有效地求解该方程。然而,当用于点源时,已知原始的eikonal方程会产生不准确的数值解,因为源处存在奇异性。在这种情况下,通常首选因子化的程函方程,并且已知其可以产生更精确的数值解。旅行时间层析成像是一种需要解点源的eikonal方程的应用。这个反问题可以用程函方程作为正问题来表示。虽然这个问题在过去已经使用FS解决了,但最近的应用选择涉及FM方法,因为使用它们可以获得灵敏度的效率很高。然而,虽然有几种FS方法可用于求解因子方程,但FM方法仅适用于原始的程函方程。在本文中,我们使用一阶和二阶有限差分格式,为分解的程函方程开发了一种快速行进算法。我们的算法遵循与原始FM算法相同的路线,需要相同的计算工作量。此外,我们还展示了如何使用这种FM方法获得灵敏度,并应用旅行时间层析成像,它被表示为一个逆因子的里程方程。二维和三维数值结果表明,我们的算法有效地求解了因子化的程函方程,并证明了计算旅行时间的精度。我们还演示了使用Gauss-Newton正演模拟和反演的eikonal方程通过旅行时层析成像恢复2D和3D非均匀介质。

MSC公司:

65N21型 含偏微分方程边值问题反问题的数值方法
65号06 含偏微分方程边值问题的有限差分方法
65N12号 含偏微分方程边值问题数值方法的稳定性和收敛性

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jInv公司朱莉娅
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