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深度学习与地球物理反演之关系 E4D

已有 5392 次阅读 2017-10-27 16:57 |系统分类:科研笔记

机器学习之数学基础系列


     人工智能工程师--学习路线图



名字现在越来越玄乎,本质还是离不数学。几乎都是地球物理反演中的所有知识点。不过得承认,地球物理反演在理论、算法以及软件开发需要向深度学习这个热点借力。。尤其是在大规模并行方面。


加油了,我们的反问题。


                      求知若飢,虛心若愚(Stay              Hungry , Stay Foolish )。


https://e4d.pnnl.gov/Pages/Home.aspx


E4D一份使用静态和时移三维电阻率(ER)或谱激发极化(SIP)数据来对地下成像和监测的三维正演模拟和反演成像的代码。为解决反演大规模三维和四维数据集的计算需求,E4D进行了特别设计,用来在基于Linux/Unix分布式内存、并行、高性能计算系统上运行。而且,E4D将可以运行在任何至少有两个处理器核的系统上,也能在使用了Cygwin的基于视窗的操作系统上编译。E4D通过读取用户创建的ASCII文本输入文件来执行,执行部分运行的模式(如网格产生、ER正演仿真,ER反演,SIP反演等),并报告结果。运通过输入文件而生效的运行时选项被设计来使得更灵活,和对特定问题的更高等级定制客户化,这使得E4D适合用于高级的研究应用也适合更加普通的成像问题。

使用exodusII作为有限元数据格式,使用Vislt作为可视化成像,均为开源代码。

           










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