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A Semismooth Newton-CG Method for Constrained Parameter Identification in Seismic Tomography

黑森矩阵 离散化 牛顿法 数学 反问题 正规化(语言学) 断层摄影术 应用数学 数学分析 数学优化 计算机科学 物理 量子力学 光学 人工智能 非线性系统
作者
Christian Boehm,Michael Ulbrich
出处
期刊:SIAM Journal on Scientific Computing [Society for Industrial and Applied Mathematics]
卷期号:37 (5): S334-S364 被引量:35
标识
DOI:10.1137/140968331
摘要

Seismic tomography is a technique to determine the material properties of the Earth's subsurface based on the observation of seismograms. This can be stated as a PDE-constrained optimization problem governed by the elastic wave equation. We present a semismooth Newton-PCG method with a trust-region globalization for full-waveform seismic inversion that uses a Moreau--Yosida regularization to handle additional constraints on the material parameters. We establish results on the differentiability of the parameter-to-state operator and analyze the proposed optimization method in a function space setting. The elastic wave equation is discretized by a high-order continuous Galerkin method in space and an explicit Newmark time-stepping scheme. The matrix-free implementation relies on the adjoint-based computation of the gradient and Hessian-vector products and on an MPI-based parallelization. Numerical results are shown for an application in geophysical exploration at reservoir scale.

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