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J-GLOBAL ID：201802256414120472   整理番号：18A0714235

初期曲率を持つGaussビームを用いた地震データと移動のスパース分解【JST・京大機械翻訳】

Sparse decomposition of seismic data and migration using Gaussian beams with nonzero initial curvature

著者 (4件)： Liu Peng (Key Laboratory of Petroleum Resources Research, Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, PR China) ,  Liu Peng (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, PR China) ,  Wang Yanfei (Key Laboratory of Petroleum Resources Research, Institute of Geology and Geophysics, Chinese Academy of Sciences, Beijing 100029, PR China) ,  Wang Yanfei (University of Chinese Academy of Sciences, Beijing 100049, PR China)
資料名： Journal of Applied Geophysics  (Journal of Applied Geophysics)
巻： 151  ページ： 82-89  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0089B  ISSN： 0926-9851  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地震データ分解と移動画像に関連する問題を研究した。まず,非ゼロ曲率を持つGaussビーム基底関数を利用した地震データを示し,次にスパース分解法を考察した。スパース分解問題はl_0ノルム制約最小化問題である。l_0ノルム最小化を解くことにおいて,多項式ラドン変換を実行してスパース性を達成し,高速勾配降下法を用いて波形関数を計算した。波形関数は,次にスパースGaussビーム移動に使用できる。従来のスパースGaussビーム法と比較して,非ゼロ初期曲率を有するより少ないGaussビームを用いて,地震データを適切に再構成することができた。本論文で記述したマイグレーションアプローチは,従来のスパースGaussビームマイグレーションよりも効率的である。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *Gaussビーム ,  画像 ,  Radon変換 ,  *曲率 ,  最小化問題 ,  再構成 ,  基底関数 ,  多項式 ,  ノルム ,  最急降下法 ,  高速度
準シソーラス用語： スパース性 ,  *地震データ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： スパース分解 ,  曲率 ,  Gaussビーム移動

分類 (1件)： 地震探査  (DE10030B)

タイトルに関連する用語 (5件)： 初期 ,  曲率 ,  Gaussビーム ,  地震データ ,  スパース分解