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J-GLOBAL ID：202202230876899706   整理番号：22A0488804

CUR行列分解による低ランク地震データ再構成と雑音除去【JST・京大機械翻訳】

Low-rank seismic data reconstruction and denoising by CUR matrix decompositions

著者 (3件)： Cavalcante Quezia (Centro de Pesquisa em Geofisica e Geologia, Universidade Federal da Bahia, Salvador, Bahia, 40170-110, Brazil) ,  Porsani Milton J. (Centro de Pesquisa em Geofisica e Geologia, Universidade Federal da Bahia, Salvador, Bahia, 40170-110, Brazil) ,  Porsani Milton J. (Instituto Nacional de Ciencias e Tecnologia em Geofisica do Petroleo, Salvador, Bahia, 40170-110, Brazil)
資料名： Geophysical Prospecting  (Geophysical Prospecting)
巻： 70  号： 2  ページ： 362-376  発行年： 2022年 
JST資料番号： C0069A  ISSN： 0016-8025  CODEN： GPPRA  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 低ランク再構成法は,無雑音と完全地震データが低ランク行列またはテンソルとして表現できると仮定する。したがって,欠測トレースの雑音除去と回復は,データ行列/テンソルの縮小ランク近似を必要とする。そのような近似を計算するために,特異値分解に由来する高価な特異ベクトルの代わりに,データ行列の実際のカラムと列を使用するCUR行列分解を調査した。オーバーサンプリングカラムと列を許すことによって,CUR分解が正確なランクの必要性を取り除く。CURを得るために,カラムと列をランダムに選択するための3つの異なる手順を評価した。低ランク近似を推定すると,データ再構成は反復最適化方式によって達成される。多次元地震データ回復のためのCUR行列分解の有効性を実証するために,3Dおよび4D合成およびフィールドデータの例を示した。CURによって誘導した結果は,従来の固有画像-家族方式とよく比較した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 最適化 ,  *雑音 ,  テンソル ,  信号処理 ,  *地震 ,  近似法 ,  高次元 ,  三次元 ,  特異値分解 ,  *雑音除去
準シソーラス用語： 特異ベクトル ,  *地震データ ,  *行列分解 ,  *データ再構成 ,  低ランク近似 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 信号処理 ,  地震学 ,  騒音

分類 (1件)： 地震探査  (DE10030B)

タイトルに関連する用語 (4件)： 分解 ,  地震 ,  データ再構成 ,  雑音除去