Effective algorithms for sourcewise approximation of geopotential fields


Цитировать

Полный текст

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

Аннотация

A specialized class of fast algorithms for sourcewise approximation of potential fields, which is intended for mass use in the applications associated with handling large and extralarge measurement data, is developed. Pursuing the objective of the work, we included two informal requirements in the set of the criteria to be met by our algorithms: they should have a sufficiently simple mathematical structure which is transparent for the geophysicist and they should be quite easy to program. Both these requirements are dictated by the present-day practice existing in geology, when the absence of the centralized provision of program products by the geological organizations makes the interpreter create the necessary software themselves. Among the distinguishing features of the three suggested algorithms is the fact that the dimensionality of the approximating construction is not specified a priori but is determined a posteriori. Due to this, it turned out to be helpful to combine one of these algorithms with the fast wavelet transform, which enables the dimension of the future sourcewise approximation and the amount of computing resources required for the implementation of the main algorithm to be estimated a priori. The examples of the practical application of these technologies are presented. The promising paths for the future development of the algorithms for sourcewise approximation of the potential fields are outlined.

Об авторах

P. Balk

Mining Institute, Ural Branch

Автор, ответственный за переписку.
Email: tatianabalk@mail.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007

A. Dolgal

Mining Institute, Ural Branch; Perm State University

Email: tatianabalk@mail.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007; ul. Bukireva 15, Perm, 614990

A. Pugin

Mining Institute, Ural Branch; Perm State University

Email: tatianabalk@mail.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007; ul. Bukireva 15, Perm, 614990

A. Michurin

Mining Institute, Ural Branch

Email: tatianabalk@mail.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007

A. Simanov

Mining Institute, Ural Branch

Email: tatianabalk@mail.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007

A. Sharkhimullin

Mining Institute, Ural Branch

Email: tatianabalk@mail.ru
Россия, ul. Sibirskaya 78a, Perm, 614007

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML

© Pleiades Publishing, Ltd., 2016

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».