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Preconditioned Conjugate Gradient Algorithm-Based 2D Waveform Inversion for Shallow-Surface Site CharacterizationAlgoritmo de Gradiente Conjugado Precondicionado para la Inversión de Formas de Onda 2D para la Caracterización de Sitios en la Superficie Superficial.

Resumen

La inversión de forma de onda completa (FWI, por sus siglas en inglés) de una onda Love se ha convertido en una herramienta poderosa para la caracterización de sitios en la superficie poco profunda. En el FWI basado en el algoritmo de gradiente conjugado clásico (CG), la distribución de energía del gradiente calculado con el método de estado adjunto no escala con la profundidad creciente, lo que resulta en una capacidad de iluminación disminuida y una actualización insuficiente del modelo. La matriz Hessiana inversa (HM) puede ser utilizada como un operador de preprocesamiento para equilibrar, filtrar y regularizar el gradiente y así fortalecer las capacidades de iluminación del modelo en profundidad y mejorar la precisión de la inversión. Sin embargo, el cálculo explícito de la HM es inaceptable debido a su gran dimensión en el FWI. En este artículo, presentamos un nuevo método para obtener la HM inversa del FWI de onda Love haciendo referencia a la determinación de la HM en la teoría de dispers

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