In this paper, we will investigate the Hessian geometry of the homogeneous domain over the hypersurface given by a function F : $\mathbb{R}^n{\rightarrow}\mathbb{R}$ with ${\mid}{\det}\;DdF\mid=1$.
For scaling of the gradient of misfit function, we develop a new pseudo-Hessian matrix constructed by combining amplitude field and pseudo-Hessian matrix. Since pseudo- Hessian matrix neglects the calculation of the zero-lag auto-correlation of impulse responses in the approximate Hessian matrix, the pseudo-Hessian matrix has a limitation to scale the gradient of misfit function compared to the approximate Hessian matrix. To validate the new pseudo- Hessian matrix, we perform frequency-domain elastic full waveform inversion using this Hessian matrix. By synthetic experiments, we show that the new pseudo-Hessian matrix can give better convergence to the true model than the old one does. Furthermore, since the amplitude fields are intrinsically obtained in forward modeling procedure, we do not have to pay any extra cost to compute the new pseudo-Hessian. We think that the new pseudo-Hessian matrix can be used as an alternative of the approximate Hessian matrix of the Gauss-Newton method.
The logarithmic objective function used in waveform inversion minimizes the logarithmic differences between the observed and modeled data. Laplace-domain waveform inversions usually adopt the logarithmic objective function and the diagonal elements of the pseudo-Hessian for optimization. In this case, we apply the Levenberg-Marquardt algorithm to prevent the diagonal elements of the pseudo-Hessian from being zero or near-zero values. In this study, we analyzed the diagonal elements of the pseudo-Hessian of the logarithmic objective function and showed that there is no zero or near-zero value in the diagonal elements of the pseudo-Hessian for acoustic waveform inversion in the Laplace domain. Accordingly, we do not need to apply the Levenberg-Marquardt algorithm when we regularize the gradient direction using the pseudo-Hessian of the logarithmic objective function. Numerical examples using synthetic and field datasets demonstrate that we can obtain inversion results without applying the Levenberg-Marquardt method.
The affine homogeneous hypersurface in ${\mathbb{R}}^{n+1}$, which is a graph of a function $F:{\mathbb{R}}^n{\rightarrow}{\mathbb{R}}$ with |det DdF|=1, corresponds to a complete unimodular left symmetric algebra with a nondegenerate Hessian type inner product. We will investigate the condition for the domain over the homogeneous hypersurface to be homogeneous through an extension of the complete unimodular left symmetric algebra, which is called the graph extension.
Journal of the Korean Society for Industrial and Applied Mathematics
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v.16
no.4
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pp.243-248
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2012
We consider the (possible) finite time blow-up of the smooth solutions of the 3D incompressible Euler equations in a smooth domain or in $R^3$. We derive blow-up criteria in terms of $L^{\infty}$ of the partial component of Hessian of the pressure together with partial component of the vorticity.
We introduce a depth scaling strategy to improve the accuracy of frequency-domain elastic full waveform inversion (FWI) using the new pseudo-Hessian matrix for seismic data without low-frequency components. The depth scaling strategy is based on the fact that the damping factor in the Levenberg-Marquardt method controls the energy concentration in the gradient. In other words, a large damping factor makes the Levenberg-Marquardt method similar to the steepest-descent method, by which shallow structures are mainly recovered. With a small damping factor, the Levenberg-Marquardt method becomes similar to the Gauss-Newton methods by which we can resolve deep structures as well as shallow structures. In our depth scaling strategy, a large damping factor is used in the early stage and then decreases automatically with the trend of error as the iteration goes on. With the depth scaling strategy, we can gradually move the parameter-searching region from shallow to deep parts. This flexible damping factor plays a role in retarding the model parameter update for shallow parts and mainly inverting deeper parts in the later stage of inversion. By doing so, we can improve deep parts in inversion results. The depth scaling strategy is applied to synthetic data without lowfrequency components for a modified version of the SEG/EAGE overthrust model. Numerical examples show that the flexible damping factor yields better results than the constant damping factor when reliable low-frequency components are missing.
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.
A convex $RP^n$-structure on a smooth anifold M is a representation of M as a quotient of a convex domain $\Omega \subset RP^n$ by a discrete group $\Gamma$ of collineations of $RP^n$ acting properly on $\Omega$. When M is a closed surface of genus g > 1, then the equivalence classes of such structures form a moduli space $B(M)$ homeomorphic to an open cell of dimension 16(g-1) (Goldman [2]). This cell contains the Teichmuller space $T(M)$ of M and it is of interest to know what of the rich geometric structure extends to $B(M)$. In [3], a symplectic structure on $B(M)$ is defined, which extends the symplectic structure on $T(M)$ defined by the Weil-Petersson Kahler form.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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