Minimax approach to inverse problems of geophysics


Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

A new approach is suggested for solving the inverse problems that arise in the different fields of applied geophysics (gravity, magnetic, and electrical prospecting, geothermy) and require assessing the spatial region occupied by the anomaly-generating masses in the presence of different types of a priori information. The interpretation which provides the maximum guaranteed proximity of the model field sources to the real perturbing object is treated as the best interpretation. In some fields of science (game theory, economics, operations research), the decision-making principle that lies in minimizing the probable losses which cannot be prevented if the situation develops by the worst-case scenario is referred to as minimax. The minimax criterion of choice is interesting as, instead of being confined to the indirect (and sometimes doubtful) signs of the “optimal” solution, it relies on the actual properties of the information in the results of a particular interpretation. In the hierarchy of the approaches to the solution of the inverse problems of geophysics ordered by the volume and quality of the retrieved information about the sources of the field, the minimax approach should take special place.

Об авторах

P. Balk

Institute of Mining, Ural Branch

Email: dolgal@mi-perm.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007

A. Dolgal

Institute of Mining, Ural Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: dolgal@mi-perm.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007

T. Balk

Institute of Mining, Ural Branch

Email: dolgal@mi-perm.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007

L. Khristenko

Institute of Mining, Ural Branch

Email: dolgal@mi-perm.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

Согласие на обработку персональных данных

 

Используя сайт https://journals.rcsi.science, я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных») даю согласие на обработку персональных данных на этом сайте (текст Согласия) и на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика» (текст Согласия).