地球物理數(shù)據(jù)分析：離散反演理論

目錄
引言 1
1.1 正演與反演理論 1
1.2 學習反演理論的工具MatLab 3
1.3 MatLab快速入門指南 4
1.4 向量和矩陣的復習及在MatLab中的表示 8
1.5 實用的MatLab操作 16
1.5.1 循環(huán) 16
1.5.2 從文件夾中加載數(shù)據(jù) 17
1.5.3 繪制數(shù)據(jù) 18
1.5.4 創(chuàng)建包含變量值的字符串 19
參考文獻 20
第1章 描述反問題 22
1.1 反問題的公式表示 22
1.1.1 隱式線性形式 23
1.1.2 顯式形式 23
1.1.3 顯式線性形式 23
1.2 線性反問題 24
1.3 反問題公式化實例24
1.3.1 例1：擬合直線 24
1.3.2 例2：擬合拋物線 26
1.3.3 例3：聲學層析成像 26
1.3.4 例4：X射線成像 28
1.3.5 例5：譜曲線擬合 29
1.3.6 例6：因子分析 30
1.4 反問題的解 31
1.4.1 模型參數(shù)的估計 31
1.4.2 界限值 32
1.4.3 概率密度函數(shù) 32
1.4.4 模型參數(shù)的一系列實現(xiàn) 33
1.4.5 模型參數(shù)的加權平均 33
1.5 習題 33
參考文獻 34
第2章 對概率理論的幾點評述 35
2.1 噪聲和隨機變量 35
2.2 相關的數(shù)據(jù) 38
2.3 隨機變量函數(shù) 41
2.4 高斯概率密度函數(shù) 45
2.5 高斯統(tǒng)計假設的檢驗 48
2.6 條件概率密度函數(shù) 50
2.7 置信區(qū)間 52
2.8 隨機變量實現(xiàn)的計算 53
2.9 習題 55
參考文獻 56
第3章 線性高斯反問題的解——觀點1：長度方法 57
3.1 估計的長度 57
3.2 長度的測量 58
3.3 最小二乘法擬合直線 60
3.4 線性反問題的最小二乘解 61
3.5 一些例子 63
3.5.1 直線問題 63
3.5.2 擬合拋物線 64
3.5.3 擬合一個平面 65
3.6 最小二乘解的存在性 67
3.6.1 欠定問題 67
3.6.2 恰定問題 68
3.6.3 超定問題 69
3.7 純欠定問題 69
3.8 混定問題 71
3.9 長度的加權量度作為先驗信息 72
3.9.1 加權最小二乘 73
3.9.2 加權最小長度 74
3.9.3 加權阻尼最小二乘 74
3.10 其他類型的先驗信息 76
3.10.1 例子：直線的約束擬合 77
3.11 模型參數(shù)估計的方差 78
3.12 最小二乘解的方差和預測誤差 79
3.13 習題 81
參考文獻 82
第4章 線性高斯反問題的解——觀點2：廣義逆 83
4.1 解與算符 83
4.2 數(shù)據(jù)分辨率矩陣 83
4.3 模型分辨率矩陣 85
4.4 單位協(xié)方差矩陣 86
4.5 某些廣義逆的分辨率和協(xié)方差 87
4.5.1 最小二乘 87
4.5.2 最小長度 88
4.6 分辨率和協(xié)方差優(yōu)度的量度 88
4.7 具有較好分辨率和協(xié)方差的廣義逆 88
4.7.1 超定情況 89
4.7.2 欠定情況 90
4.7.3 使用狄利克雷展布函數(shù)的一般情況 90
4.8 旁瓣和巴克斯-吉爾伯特展布函數(shù) 91
4.9 欠定問題的巴克斯-吉爾伯特廣義逆 92
4.10 協(xié)方差大小的引入 94
4.11 分辨率和協(xié)方差的折中 96
4.12 計算分辨率的方法 97
4.13 習題 99
參考文獻 99
第5章 線性高斯反問題的解——觀點3：最大似然法 100
5.1 一組測量的均值 100
5.2 應用于反問題的最大似然性 102
5.2.1 最簡單情況 102
5.2.2 先驗分布 103
5.2.3 準確理論的最大似然性解 107
5.2.4 不準確理論 109
5.2.5 線性理論的簡單高斯情況 112
5.2.6 一般的線性、高斯情況 113
5.2.7 準確的數(shù)據(jù)和理論 115
5.2.8 無限不準確的數(shù)據(jù)和理論 116
5.2.9 沒有模型參數(shù)先驗知識的情況 116
5.3 以相對熵為指導原則求解反問題 116
5.4 三種觀點的等效 118
5.5 誤差改善的顯著程度的F檢驗 118
5.6 習題 121
參考文獻 122
第6章 非唯一性和局部平均 123
6.1 零向量和非唯一性 123
6.2 簡單反問題的零向量 124
6.3 模型參數(shù)的局部平均 124
6.4 與分辨率矩陣的關系 125
6.5 平均與估計 126
6.6 非唯—平均向量和先驗信息 126
6.7 習題 129
參考文獻 129
第7章 向量空間的應用 130
7.1 模型空間和數(shù)據(jù)空間 130
7.2 豪斯霍爾德變換 131
7.3 豪斯霍爾德變換的設計 134
7.4 引起長度變化的變換 135
7.5 混定問題的解 137
7.6 奇異值分解和自然廣義逆 138
7.7 奇異值分解的導出 143
7.8 簡化線性等式和不等式約束 144
7.8.1 線性等式約束 144
7.8.2 線性不等式約束 144
7.9 不等式約束 145
7.10 習題 151
參考文獻 152
第8章 線性反問題和非高斯統(tǒng)計 153
8.1 L1范數(shù)和指數(shù)概率密度函數(shù) 153
8.2 指數(shù)概率密度函數(shù)均值的最大似然估計 154
8.3 廣義線性問題 156
8.4 L1范數(shù)問題的求解 157
8.5 L∞范數(shù) 160
8.6 習題 163
參考文獻 163
第9章 非線性反問題 164
9.1 參數(shù)化 164
9.2 線性化變換 166
9.3 非線性反問題中的誤差和似然性 167
9.4 格點搜索法 168
9.5 蒙特卡羅搜索 170
9.6 牛頓法 172
9.7 高斯數(shù)據(jù)的隱式非線性反問題 176
9.8 梯度法 179
9.9 模擬退火 180
9.10 為不精確非高斯非線性理論選擇零分布 183
9.11 自助法置信區(qū)間 184
9.12 習題 186
參考文獻 186
第10章 因子分析 187
10.1 因子分析問題 187
10.2 歸一化和物質約束 192
10.3 Q-模式和R-模式因子分析 196
10.4 經(jīng)驗正交函數(shù)分析 197
10.5 習題 201
參考文獻 202
第11章 連續(xù)反演理論與層析成像 203
11.1 巴克斯-基爾伯特反問題 203
11.2 分辨率和方差的折中 204
11.3 將連續(xù)反問題近似為離散問題 205
11.4 層析成像與連續(xù)反演理論 206
11.5 層析成像與拉東變換 207
11.6 傅里葉切片定理 208
11.7 矩陣和線性算子之間的對應關系 209
11.8 弗雷歇導數(shù) 212
11.9 誤差的弗雷歇導數(shù) 213
11.10 反投影 215
11.11 涉及微分方程的弗雷歇導數(shù) 217
11.12 習題 221
參考文獻 222
第12章 反問題舉例223
12.1 圖像增強問題 223
12.2 數(shù)字濾波器的設計 226
12.3 交叉誤差的校正 228
12.4 聲學層析成像問題 231
12.5 一維溫度分布 233
12.6 直線的L1、L2和L∞擬合 236
12.7 尋找單位向量系列的均值 237
12.8 高斯型和洛倫茲型曲線擬合 240
12.9 地震定位 242
12.10 振動問題 245
12.11 習題 248
參考文獻 248
第13章 反演理論在固體地球物理學中的應用 249
13.1 基于旅行時數(shù)據(jù)的地震定位和地球速度結構計算 249
13.2 地震矩張量 252
13.3 波形層析成像 253
13.4 基于自由振蕩和地震面波得到速度結構 255
13.5 地震衰減 256
13.6 信號關聯(lián) 257
13.7 構造板片的運動 257
13.8 重力和地磁 258
13.9 電磁感應和大地電磁方法 259
參考文獻 259
附錄 263
索引 266