.png){kind=icon}
返回
OPTIM: A Python-based optimization framework for geophysical problems
.png){kind=icon}
PRE
AI
DOI：10.1016/j.cageo.2025.105930.png)
.png){kind=icon}
.png){kind=icon}
分享.png){kind=icon}
收藏
摘要
En 中文
地球物理反演问题，例如全波形反演，涉及巨大的计算需求和算法复杂性。地球物理学家旨在有限数量的反演迭代内确定大量未知参数，这需要高效且精确的地球物理模块（例如正演模拟和灵敏度核计算），以及稳健的优化框架来驱动反演过程。为促进快速构建全面的反演工作流，我们提出了OPTIM，这是一个基于Python的开源局部优化软件包。OPTIM将每个优化步骤结构化为独立程序，通过文件和参数在相邻步骤间交换信息。其实现紧密遵循数学公式，允许用户根据需要轻松识别和修改特定模块。使用所提出的软件构建反演工作流类似于组装模块化组件，最大限度减少了对程序接口和生命周期管理的担忧。通过一系列实例，我们展示了该软件如何实现高效的反演工作流构建，以及在高性能多节点集群上的大规模地球物理反演。OPTIM使研究人员能够快速且稳健地开发新颖的地球物理反演流程，而无需牺牲性能和可扩展性。这一能力显著简化了求解地球物理反演问题的复杂性，并加速了开发周期。
Keyword:
Data processing
Inverse problem
Parameter estimation
Optimization
Numerical study
Tomography
期刊
C
IF:
4.4
论文数:
5.0K
被引数:
1.7W
机构
引用论文
.png){kind=icon}
SIMPEG: An open source framework for simulation and gradient based parameter estimation in geophysical applicationsSIMPEG: 地球物理应用中基于模拟和梯度的参数估计的开源框架
OAAI
OAAI分享收藏
查看更多内容