SOLVING SOME INVERSE PROBLEMS OF GRAVIMETRY AND MAGNETOMETRY USING AN ALGORITHM TO IMPROVE THE NUMBER OF MATRIX CONDITIONALITY

封面

如何引用文章

全文:

开放存取 开放存取
受限制的访问 ##reader.subscriptionAccessGranted##
受限制的访问 订阅存取

详细

One of the possible formulations of the inverse problems of gravimetry and magnetometry is considered, which consists in finding at a given depth hypothetical point sources of corresponding potential fields for these fields measured on the Earth’s surface. The uniqueness of the solution of such inverse problems is established. For the numerical solution of their discretized variants, a new algorithm is used based on improving the condition number of the problem matrix using the minimum pseudo-inverse matrix method (MPM algorithm). The algorithm is tested on model problems of gravity and magnetic exploration with their separate solution. A variant of the MPM algorithm for the joint solution of these inverse problems is also proposed and tested. In conclusion, the algorithm is used for separate and joint processing of some well-known gravity and magnetic exploration data for the Kursk magnetic anomaly.

作者简介

A. Leonov

NRNU MEPhI

Email: asleonov@mephi.ru
Moscow

D. Lukyanenko

Lomonosov Moscow State University

Email: lukyanenko@physics.msu.ru
Moscow

A. Yagola

Lomonosov Moscow State University

Email: yagola@physics.msu.ru
Moscow

参考

  1. Новиков П.С. Об единственности решения обратной задачи потенциала // Докл. АН СССР. 1938. Т. 18. № 3. C. 165–168.
  2. Сретенский Л.Н. О единственности определения формы притягивающего тела по значениям его внешнего потенциала // Докл. АН СССР. 1954. Т. 99. № 1. С. 21–22.
  3. Заморев А.А. Определение формы тела по производным внешнего гравитационного потенциала // Изв. АН СССР Сер. геогр и геофиз. 1942. № 1/2. С. 48–54.
  4. Иванов В.К. Теорема единственности обратной задачи логарифмического потенциала для звездных множеств // Изв. вузов. Матем. 1958. № 3. С. 99–106.
  5. Цирульский А.В. О единственности решения обратной задачи теории потенциала // Изв. АН СССР Физика Земли. 1969. № 6. С. 60–65.
  6. Страхов В.Н. Об эквивалентности в обратной задаче гравиметрии при переменной плотности масс // Докл. АН СССР. 1977. Т. 236. № 2. С. 329–331.
  7. Bhattacharyya B.K. A method for computing the total magnetization vector and the dimensions of a rectangular blockshaped body from magnetic anomalies // Geophysics. 1966. V. 31. P. 74–96.
  8. Zhdanov M.S. Integral Transforms in Geophysics. New York: Springer-Verlag, 1987.
  9. Zeyen H., Pous J. 3-D joint inversion of magnetic and gravimetric data with a priori information // Geophysical Journal International. 1993. V. 112. P. 244–256.
  10. Haber E., Oldenburg D. Joint inversion: a structural approach // Inverse Problems. 1997. V. 13. P. 63–77.
  11. Li Y., Oldenburg D.W. 3-D inversion of gravity data // Geophysics. 1998. V. 63. P. 109–119.
  12. Prilepko A.I., Orlovsky D.G. and Vasin, I.A. Methods for solving Inverse Problems in Mathematical Physics. New York: Marcel Dekker, 2000.
  13. Fregoso E., Gallardo L. A. Cross-gradients joint 3D inversion with applications to gravity and magnetic data // Geophysics. 2009. V. 74. No 4. P. L31–L42.
  14. Страхов В.Н., Степанова И.Э. Метод S-аппроксимаций и его использование при решении задач гравиметрии (локальный вариант) // Физика Земли. 2002. Т. 38. № 2. С. 3–19.
  15. Strakhov V.N., Stepanova I.E. Solution of gravity problems by the S-approximation method (regional version) // Izvestiya. Physics of the Solid Earth. 2002. V. 38. No 7. P. 535–544.
  16. Stepanova I.E. On the S-approximation of the Earth’s gravity field: regional version // Inverse Problems in Science and Engng. 2009. V. 17. No 8. P. 1095–1111.
  17. Степанова И.Э., Керимов И.А., Раевский Д.Н., Щепетилов А.В. Комбинированный метод F-, S- и Rаппроксимаций при решении задач геофизики и геоморфологии // Физика Земли. 2018. № 1. С. 96–113.
  18. Степанова И.Э., Керимов И.А., Ягола А. Г. Аппроксимационный подход в различных модификациях метода линейных интегральных представлений. Физика Земли. 2019. № 2. С. 31–46.
  19. Stepanova I., Lukyanenko D., Kolotov I., Shchepetilov A., Yagola A. On the Unique Solvability of Inverse Problems of Magnetometry and Gravimetry // Mathematics. 2023. V. 11. P. 3230.
  20. Колотов И.И., Лукьяненко Д.В., Степанова И.Э., Щепетилов А.В., Ягола А.Г. О единственности решения систем линейных алгебраических уравнений, к которым редуцируются обратные задачи гравиметрии и магнитометрии: региональный вариант // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 2023. Т. 63. № 9. С. 1446–1457.
  21. Бакушинский А.Б., Гончарский А.В. Итеративные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1989.
  22. Тихонов А.Н., Гончарский А.В., Степанов В.В., Ягола А.Г. Численные методы решения некорректных задач. М.: Наука, 1990.
  23. Тихонов А.Н., Леонов А.С., Ягола А.Г. Нелинейные некорректные задачи. M.: Наука, 1995; М.: Курс, 2017.
  24. Engl H.W., Hanke M., Neubauer A. Regularization of Inverse Problems. Dordrecht: Kluwer, 1996.
  25. Тиман А.Ф., Трофимов В.Н. Введение в теорию гармонических функций. М.: Наука, 1968.
  26. Hansen P.C. The truncated SVD as a method for regularization // BIT. 1987. V. 27. P. 534—553.
  27. Леонов А.С. Метод минимальной псевдообратной матрицы: теория и численная реализация // Ж. вычисл. матем. и матем. физ. 1991. Т.31. № 10. С. 1427–1443.
  28. Леонов А.С. Методы решения плохо обусловленных систем линейных алгебраических уравнений, улучшающие обусловленность // Изв. вузов. Математика. 2024. № 10. С. 21–31.
  29. Самарский А.А. Теория разностных схем. М.: Наука, 1977.
  30. https://bgi.obs-mip.fr/data-products/grids-and-models/wgm2012-global-model/
  31. http://wdmam.org/download.php

补充文件

附件文件
动作
1. JATS XML

版权所有 © Russian Academy of Sciences, 2024

Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».