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J-GLOBAL ID：201602272722078163   整理番号：16A0785487

モデル次数低減に基づくベイズの方法は三次元重力インバージョン中の実践【JST・京大機械翻訳】

3Dgravity inversion based on Bayesian method with model order reduction

著者 (7件)： Liu Yan (Institute of Mineral Resources Chinese Academy of Geological Sciences,MLR Key Laboratory of Metallogeny and Mineral Assessment) ,  Lu Qingtian (China Deep Exploration Center-SinoProbe Center,Chinese Academy of Geological Sciences) ,  Li Xiaobin (Henan Polytechnic University) ,  Qi Guang (Institute of Mineral Resources Chinese Academy of Geological Sciences,MLR Key Laboratory of Metallogeny and Mineral Assessment) ,  Zhao Jinhua (Institute of Mineral Resources Chinese Academy of Geological Sciences,MLR Key Laboratory of Metallogeny and Mineral Assessment) ,  Yan Jiayong (Institute of Mineral Resources Chinese Academy of Geological Sciences,MLR Key Laboratory of Metallogeny and Mineral Assessment) ,  Deng Zhen (Institute of Mineral Resources Chinese Academy of Geological Sciences,MLR Key Laboratory of Metallogeny and Mineral Assessment)
資料名： Diqiu Wuli Xuebao  (Diqiu Wuli Xuebao)
巻： 58  号： 12  ページ： 4727-4739  発行年： 2015年 
JST資料番号： B0627A  ISSN： 0001-5733  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 三次元重力インバージョンは地球の深部構造,地質従事者認知地下の構造を理解するための重要な方法である。三次元重力インバージョンは,インバージョンのユニット区分に従って離散多面体(DISCRETE)インバージョンとグリッドのノード(VOXELS)のインバージョンの2種類の方式がある。よく容易に先験的地質情報の吸収によって得た離散多面体反転の理論場フィッティングできる観測場を,実際の重力インバージョンにおいて,従ってより歓迎を受けた。現在,離散多面体の重力インバージョンにおける初期モデルの確立方法は煩雑さが一様でなく,実際の応用は大きな制限を受ける。本論文では,十分に掘削水力豊富で信頼性のインバージョン結果はこの原則を得る事前情報と重力の観測データを利用した,離散多面体のインバージョン技術を基盤にした時間,モデリング過程を改良した。ベイズのアルゴリズムの利点を吸収し,隠れMARKOV連鎖を用いて,NAIVE BAYESIAN方法の分類効果を改善し,初期モデルの確立において,最大尤度関数アルゴリズムにより求めた,再固定にモデルにおける幾何学の形態や密度を再建したモデル次数低減技術を採用し,,幾何学的体形状態(X,Y,Z)、密度(Σ)とG値(G)は5つのパラメータにおいて低下した次元の目的を達成し,従って高次元不確実性および順方向の計算量を減少し,このインバージョンから計算した地質体密度と分布範囲が相対的により正確で,より重力モデルの構造を再現するに役立つ。単位球体の任意の形態と幾何学的体シミュレーション実験及び安徽省NIHE鉱区の,三次元重力インバージョンの実践により,得た非常に近い実際の密度またはG値は,三次元重力インバージョンの精度と効率を大幅に向上し,この方法が実用的で効果的なことを説明した。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 尤度関数 ,  不確実性 ,  地球 ,  幾何学 ,  計算量 ,  モデリング ,  深部構造 ,  G値 ,  *三次元 ,  重力モデル ,  地質 ,  高次元 ,  *重力
準シソーラス用語： 事前知識 ,  *次数削減 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 3D gravity inversion ,  Discrete body simulation ,  Bayesian method ,  Maximumlikelihood function ,  Model order reduction

分類 (1件)： 地殻・上部マントルの構造・組成  (DC03090Z)

タイトルに関連する用語 (3件)： モデル ,  次数低減 ,  重力