Tabla de contenido
Capítulo 1 Conceptos básicos
Capítulo 2 Modelado directo
Capítulo 3 Inversión convencional
Capítulo 4 Forward Based FWI
Capítulo 5 CNN y su aplicación en FWI
Capítulo 6 U-Net y su aplicación en FWI
Capítulo 7 Capítulo GAN y su aplicación en FWI
Capítulo 8 Los principales desafíos de aprendizaje profundo para FWI
| símbolo | significado | Observación |
|---|---|---|
| ttt | tiempo | |
| XXX | un punto en el espacio | Puede ser unidimensional o multidimensional |
| x \mathbf{x}X | una muestra | x = ( x 1 , … , xm ) \mathbf{x} = (x_1, \dots, x_m)X=( X1,…,Xm) |
| r\mathbf{r}r | un punto en el espacio | Generalmente tridimensional |
| Δx\DeltaxΔx _ | XXx cambio | |
| tu ( x , t ) tu(x, t)tu ( x ,t ) | Un tipo de campo geofísico determinado por la posición y el tiempo. | Como el campo de sonido, cierto componente del campo electromagnético, etc. Cuando xxCuando x es unidimensional, se puede considerar como amplitud y, a veces, como velocidad. |
| f ( x , t ) f(x, t)f ( x ,t ) | función fuente | |
| pags ( r , t ) pags(\mathbf{r}, t)pag ( r ,t ) | campo de tensión | presión |
| v ( r ) v(\mathbf{r})v ( r ) | gráfico de velocidad | |
| s ( r , t ) s(\mathbf{r}, t)s ( r ,t ) | Término fuente | |
| ∇ \nabla∇ | operador hamilton | ∇ f ( x ) = ( ∂ f ( x ) ∂ x 1 , … , ∂ f ( x ) ∂ xm ) \nabla f(\mathbf{x}) = \left(\frac{\parcial f(\mathbf{ x}) }{\parcial x_1}, \puntos, \frac{\parcial f(\mathbf{x}) }{\parcial x_m}\right)∇ f ( x )=(∂ x1∂ f ( x ),…,∂ xm∂ f ( x )) |
| ∇ 2 \nabla^2∇2 | operador de Laplace | ∇ 2 f ( x ) = ( ∇ ⋅ ∇ f ) ( x ) = ∑ yo = 1 metro ∂ 2 f ( x ) ∂ xi 2 \nabla^2 f(\mathbf{x}) = (\nabla \cdot \ nabla f)(\mathbf{x}) = \sum_{i=1}^m \frac{\parcial ^2 f(\mathbf{x})}{\parcial x_i^2}∇2 f(x)=( ∇⋅∇ f ) ( x )=∑yo = 1m∂ xi2∂2 f(x) |