Automatic differentiation automatically calculates the derivatives of a function using the chain rule once the forward operation of a function is defined. Given the recent development of computing libraries that support automatic differentiation, many researchers have adopted automatic differentiation techniques to solve geophysical inverse problems. We analyzed the advantages, disadvantages, and performances of automatic differentiation techniques using the gradient calculations of seismic full waveform inversion objective functions. The gradients of objective functions can be expressed as multiplications of the derivatives of the model parameters, wavefields, and objective functions using the chain rule. Using numerical examples, we demonstrated the speed of analytic differentiation and the convenience of complex gradient calculations for automatic differentiation. We calculated derivatives of model parameters and objective functions using automatic differentiation and derivatives of wavefields using analytic differentiation.
The waveform inversion for isotropic media has ever been studied since the 1980s, but there has been few studies for anisotropic media. We present a seismic waveform inversion algorithm for 2-D heterogeneous transversely isotropic structures. A cell-based finite difference algorithm for anisotropic media in time domain is adopted. The steepest descent during the non-linear iterative inversion approach is obtained by backpropagating residual errors using a reverse time migration technique. For scaling the gradient of a misfit function, we use the pseudo Hessian matrix which is assumed to neglect the zero-lag auto-correlation terms of impulse responses in the approximate Hessian matrix of the Gauss-Newton method. We demonstrate the use of these waveform inversion algorithm by applying them to a two layer model and the anisotropic Marmousi model data. With numerical examples, we show that it's difficult to converge to the true model when we assumed that anisotropic media are isotropic. Therefore, it is expected that our waveform inversion algorithm for anisotropic media is adequate to interpret real seismic exploration data.
In this study, seismic anisotropic tomography algorithm was developed for imaging the seismic velocity anisotropy of the subsurface. This algorithm includes several inversion schemes in order to make the inversion process stable and robust. First of all, the set of the inversion parameters is limited to one slowness, two ratios of slowness and one direction of the anisotropy symmetric axis. The ranges of the inversion parameters are localized by the pseudobeta transform to obtain the reasonable inversion results and the inversion constraints are controlled efficiently by ACB(Active Constraint Balancing) method. Especially, the inversion using the Fresnel volume is applied to the anisotropic tomography and it can make the anisotropic tomography more stable than ray tomography as it widens the propagation angle coverage. The algorithm of anisotropic tomography is verified through the numerical experiments. And, it is applied to the real field data measured at limestone region and the results are discussed with the drill log and geological survey data. The anisotropic tomography algorithm will be able to provide the useful tool to evaluate and understand the geological structure of the subsurface more reasonably with the anisotropic characteristics.
Park, Cheolsoo;Woojae Seong;Park, Hang-Soon;Lee, Kyu-Yeul
The Journal of the Acoustical Society of Korea
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v.20
no.1E
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pp.31-37
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2001
Matched Field Processing (MFP) is a successive process of correcting mismatches between true and assumed parameters by matching the measured acoustic field data with numerically simulated data which we call replica. The MFP is widely used both in geo-acoustic parameter inversions and in source localizations. Whether a certain parameter can be inverted effectively or whether a source can be localized correctly depends on the amount of the influence that a parameter has on the acoustic field during the matching process. Sensitive parameters can be better estimated than the less sensitive ones in MFP. On the contrary, the sensitive parameters affect adversely on the source localization results when they have uncertainties. In this paper, a sensitivity index is defined based upon the field variation resulting from the perturbed parameters. Numerical test results show that the index behaves in accordance with the results of source localization under a mismatched environment and also with the inversion solutions.
A nonlinear tracking control technique developed for the control of nonlinear systems has been applied to the autopilot design of missile system. The difficulties in the application of inversion based control methods such as input-output feedback linearization and sliding mode control due to nonminimum phase characteristics are discussed. To avoid the stability problem associated with unstable zero dynamics, the input-output feedback linearization is applied with output-redefinition method to normal acceleration control. The output-redefinition method gives an indirect way to apply the nonlinear controls to nonminimum phase plants by redefining the plant output such that the tracking control of the modified output ensures the asymptotic tracking of the original output. The numerical simulation shows satisfactory results both for nominal and for slightly perturbed missile systems adopting the sliding mode control technique. However, the robustness problem in this method is briefly investigated and verified with the simulation.
Proceedings of the Korean Society for Noise and Vibration Engineering Conference
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2001.05a
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pp.997-1002
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2001
This paper describes an implementation of inverse filter using SVD in order to recover the input in multi-channel system. The matrix formulation in SISO system is extended to MIMO system. In time and frequency domain we investigates the inversion of minimum phase system and non-minimum phase system. To execute an effective inversion of non-minimum phase system, SVD is introduced. First of all we computes singular values of system matrix and then investigates the phase property of system. In case of overall system is non-minimum phase, system matrix has one (or more) very small singular value(s). The very small singular value(s) carries information about phase properties of system. Using this property, approximate inverse filter of overall system is founded. The numerical simulation shows potentials in use of the inverse filter.
Genetic algorithms are so named because they are analogous to biological processes. The model parameters are coded in binary form. The algorithm then starts with a randomly chosen population of models called chromosomes. The second step is to evaluate the fitness values of these models, measured by a correlation between data and synthetic for a particular model. Then, the three genetic processes of selection, crossover, and mutation are performed upon the model in sequence. Genetic algorithms share the favorable characteristics of random Monte Carlo over local optimization methods in that they do not require linearizing assumptions nor the calculation of partial derivatives, are independent of the misfit criterion, and avoid numerical instabilities associated with matrix inversion. An additional advantage over converntional methods such as iterative least squares is that the sampling is global, rather than local, thereby reducing the tendency to become entrapped in local minima and avoiding the dependency on an assumed starting model.
Proceedings of the Korean Society of Precision Engineering Conference
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2002.10a
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pp.580-583
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2002
This paper presents a novel pose description corresponding to the structure characteristics of parallel manipulators, which is convenient and intuitionistic to us. A class of 3-RSR parallel manipulator is considered here. Through analysis on geometry theory, we obtain a new method of the closed-form solution to the forward kinematics. The closed-form solution contains two different meanings-analytical and real-time. So we reach the goal of practical application and control. A numerical example is also presented and are verified by an inverse kinematics analysis. It shows that the method has a practical value for real-time control.
Kim, Jung-Ho;Yi, Myeong-Jong;Park, Kwon-Gyu;Cho, Chang-Soo
한국지구물리탐사학회:학술대회논문집
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2007.06a
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pp.58-63
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2007
We developed a new algorithm for jointly inverting dc resistivity and seismic travel time tomography data based on the multiple constraints: (1) structural similarity based on cross-gradient, (2) correlation between two different material properties, and (3) a priori information on the material property distribution. Through the numerical experiments of surface dc resistivity and seismic refraction surveys, the performance of the proposed algorithm was demonstrated and the effects of different regularizations were analyzed.
For seismic imaging and inversion, the inverted image depends on how we define the objective function. ${\ell}^1$-norm is more robust than ${\ell}^2$-norm. However, it is difficult to apply the Newton-type algorithm directly because the partial derivative for ${\ell^1$-norm has a singularity. In our paper, to overcome the difficulties of singularities, Huber function given by hybrid ${\ell}^1/{\ell}^2$-norm is used. We tested the robustness of our new object function with several noisy data set. Numerical results show that the new objective function is more robust to band limited spiky noise than the conventional object function.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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