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.
탄성파 역산에는 고전적인 Gauss-Newton 방법이 주로 사용된다. 이 방법은 Jacobian을 직접 계산하여 거대한 크기의 Hessian 행렬을 만드는 것을 필요로 한다. Hessian 행렬의 구성은 몇 가지의 요소들에 의해 결정되는데, 음원과 수진기의 위치, 영상화 구역(image zone), 음원 파형의 형태 등 다양한 형태의 모델링에 영향을 미치는 요소에 따라서 다른 모습으로 나타난다. 이 논문에서는 Gauss-Newton 방법에 나타나는 거대한 Hessian 행렬을 조절함으로써 Marmousi 탄성파 모델 자료를 역산하고자 한다. 또한 근사 Hessian행렬의 대안으로 두 가지의 유사 Hessian행렬들을 제시하고자 한다. 하나는 유한 폭을 갖는 Hessian행렬이고 다른 하나는 자동안정함수(automatic gain function, AGC)를 이용한 Hessian 행렬이다. 작은 크기의 모델에 대한 수치결과로부터 몇 가지의 사실을 알 수 있다. 하나는 유한 폭을 갖는 Hessian 행렬을 이용하여 얻어진 한번 근사된 속도모델은 원래의 Hessian 행렬을 이용하여 얻은 결과와 매우 유사하다는 것이고, 둘째로 자동안정함수를 이용한 근사 Hessian 행렬의 안정성이 많이 개선된다는 것이다.
최적회로설계에서 step크기 결정과 관련된 오차함수의 Hessian Matrix가 직접적으로 명백히 결정될 수 있도록 일반식을 유도해서 Hessian Matrix를 포함한 최적화 과정에 사용 가능하도록 하였다. 예로서 설계한 결과가 Fltecher-Powell에 의한 결과보다 최소를 찾는 과정이 훨씬 가속화되었다. 또한 담소평면상에서 Pole-zero 위치를 조정하여 크기와 위상을 동시에 고려한 최적회로설계를 할수 있도록 하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제23권5호
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pp.1027-1035
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2012
This paper proposes a new Levenberg-Marquardt algorithm that is accelerated by adjusting a Jacobian matrix and a quasi-Hessian matrix. The proposed method partitions the Jacobian matrix into block matrices and employs the inverse of a partitioned matrix to find the inverse of the quasi-Hessian matrix. Our method can avoid expensive operations and save memory in calculating the inverse of the quasi-Hessian matrix. It can shorten the training time for fast convergence. In our results tested in a large application, we were able to save about 20% of the training time than other algorithms.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제9권12호
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pp.5073-5086
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2015
The rock fracture detection by image analysis is significant for fracture measurement and assessment engineering. The paper proposes a novel image segmentation algorithm for the centerline tracing of a rock fracture based on Hessian Matrix at Multi-scales and Steger algorithm. A traditional fracture detection method, which does edge detection first, then makes image binarization, and finally performs noise removal and fracture gap linking, is difficult for images of rough rock surfaces. To overcome the problem, the new algorithm extracts the centerlines directly from a gray level image. It includes three steps: (1) Hessian Matrix and Frangi filter are adopted to enhance the curvilinear structures, then after image binarization, the spurious-fractures and noise are removed by synthesizing the area, circularity and rectangularity; (2) On the binary image, Steger algorithm is used to detect fracture centerline points, then the centerline points or segments are linked according to the gap distance and the angle differences; and (3) Based on the above centerline detection roughly, the centerline points are searched in the original image in a local window along the direction perpendicular to the normal of the centerline, then these points are linked. A number of rock fracture images have been tested, and the testing results show that compared to other traditional algorithms, the proposed algorithm can extract rock fracture centerlines accurately.
Yang Dongwoo;Shin Changsoo;Yoon Kwangjin;Yang Seungjin;Suh Junghee;Hong Soonduk
대한자원환경지질학회:학술대회논문집
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대한자원환경지질학회 2002년도 춘계 공동학술발표회
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pp.159-162
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2002
We tried to obtain an initial velocity model for prestack depth migration via waveform inversion. For application of any field data we chose a smooth background layered velocity model (v=v0 + k x z) as an initial velocity model. Newton type waveform inversion needs to invert huge Hessian matrix. In order to compute full Hessian matrix arising from full aperture data and full illumination zone, we meet insurmountable difficulties of paying astronomical computing cost. For the layered media, approximate Hessian emerging from single shot aperture data can be used repeatedly for split spread source configuration. In our work of using this Hessian characteristic of layered media we attempted to obtain the approximate velocity model as close as possible to the true velocity model in first iteration.
In this study, a vortex visualization method based on the vorticity magnitude is developed. One of the simplest models for a vortex is a vortex filament with the maximum vorticity on its center. The proposed method is based on the observation of this ideal distribution of vorticity magnitude. Laplacian and Hessian matrix of vorticity magnitude are tested for detecting the local maximum of vorticity magnitude. These ideas were applied to wake flow past a sphere. It was found that the Laplacian method is not able to distinguish vortices from the underlying shear layer clearly, while the Hessian matrix method does not suffer from this problem.
망막 질환의 진단에서 안저영상은 환자의 망막 상태에 대한 객관적인 평가와 기록에 중요하다. 특히 혈관의 분석은 당뇨병, 고혈압 등의 진단과 경과 관찰에 매우 중요하다. 혈관 영역을 검출하기 위해 톱-햇(Top-hat) 필터를 사용하여 균일하지 않은 배경 영상을 보상하고, 대비 제한의 적응적 히스토그램 보정(contrast limited adaptive histogram equalization) 방법을 적용하여 대비를 향상시켰다. 영상에 전처리를 한 후 헤이지안 행렬(hessian matrix)을 적용하여 혈관 성분을 검출한 결과 제안된 방법이 기존의 정합 필터(matched filter) 방법보다 약 1.3% 더 정확하였다. 결론으로 제안한 알고리즘은 안저 영상에서 혈관 영역을 검출하는데 있어서 기존 방법에 비해서 향상되었다.
The D-optimal design criterion for precise parameter estimation in nonlinear regression analysis is called the determinant criterion because the determinant of a matrix is to be maximized. In this thesis, we derive the gradient and the Hessian of the determinant criterion, and apply a QR decomposition for their efficient computations. We also propose an approximate form of the Hessian matrix which can be calculated from the first derivative of a model function with respect to the design variables. These equations can be used in a Gauss-Newton type iteration procedure.
Woo and Liu (2004)의 확장형 Boussinesq FEM 수치모형에서 한계점으로 지적되었던 수치진동현상과 계산 효율성이 크게 개선되었다. 수치진동을 해결하기 위해 subgrid scale stabilization method를 사용하였고, 계산효율성을 높이기 위해서 Hessian 연산자를 도입하였으며, 유속벡터에 대한 행렬 구성을 하나의 행렬로 구성하였다. 또한 추가변수에 대한 행렬은 mass lumping technique을 사용하여 대각행렬로 구성하였다. Vincent and Briggs(1989)의 파랑 굴절 및 회절에 대한 수치실험 결과 수치진동현상이 확연히 줄어 들은 것을 관찰할 수 있었으며, 수리실험 결과와도 상당히 일치하는 결과를 보였다. 이전 모형에 비해 약 10배의 계산소요시간이 줄어 향후 항만부진동이나 퇴적물 이동과 같은 현실적인 문제에 적용이 가능할 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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