基于SVD-TLS算法的非预测欧拉反褶积

• 作者: 强建科 王海青
• 来源期刊: 煤田地质与勘探
• 学科: 地球科学
• 关键词: 奇异值分解总体最小二乘法 非预测 欧拉反褶积 多源
• 年，卷（期）: 2013,（5）
• 所属期刊栏目: 煤田物探
• 页码范围: 80-83
• 页数: 4页
• 分类号: P631
• 字数: 2983字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-1986.2013.05.017

摘要

针对地下有多个异常源时，单一预测构造指数难于表征多个异常源。采用非预测欧拉反褶积以避免可能错误确定构造指数使得欧拉解过度发散的问题；同时针对欧拉反褶积超定方程组的条件数很大，致使欧拉反褶积解集中良解占优率低等解的非唯一性和解的不稳定性等局限性，采用奇异值分解总体最小二乘法(SVD-TLS 算法)，以降低由于奇异值分析不当造成计算欧拉解非唯一性和解的不稳定性的问题，并利用SVD-TLS的截断误差构造阈值函数对解集进行过滤。数值结果表明了算法的有效性和可靠性。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王海青		4	39	3.0	4.0
2	强建科	中南大学信息物理工程学院	31	363	11.0	18.0