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![地球物理反演概論智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下長安大學(xué)_第3頁](http://file4.renrendoc.com/view/b913f3c945f83ba2bd713f9b7400239f/b913f3c945f83ba2bd713f9b7400239f3.gif)
![地球物理反演概論智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下長安大學(xué)_第4頁](http://file4.renrendoc.com/view/b913f3c945f83ba2bd713f9b7400239f/b913f3c945f83ba2bd713f9b7400239f4.gif)
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文檔簡介
地球物理反演概論智慧樹知到課后章節(jié)答案2023年下長安大學(xué)長安大學(xué)
第一章測試
地球物理正演指的是已知地球物理模型,預(yù)測對應(yīng)的數(shù)據(jù)響應(yīng)。()
A:對B:錯
答案:對
下列科學(xué)研究實(shí)踐活動屬于反演領(lǐng)域的有()。
A:地震預(yù)報(bào)
B:海下軍事目標(biāo)體的識別
C:地球物理考古
D:能源礦產(chǎn)資源勘探
E:醫(yī)學(xué)CT
F:深部地殼結(jié)構(gòu)探測
答案:地震預(yù)報(bào)
;海下軍事目標(biāo)體的識別
;地球物理考古
;能源礦產(chǎn)資源勘探
;醫(yī)學(xué)CT
;深部地殼結(jié)構(gòu)探測
Backus-Gilbert反演理論認(rèn)為反問題的觀測數(shù)據(jù)可以看作隨機(jī)變量,將模型參數(shù)可看作連續(xù)函數(shù),顯式地處理連續(xù)函數(shù)。()
A:錯B:對
答案:對
為使不適定問題得以解決,需引入適當(dāng)?shù)母郊訔l件,使其成為適定問題。()。
A:錯B:對
答案:對
評價一個反演問題解的質(zhì)量的評價標(biāo)準(zhǔn)不包括()。
A:解估計(jì)值對真實(shí)解的逼近程度
B:解估計(jì)值對資料的擬合程度
C:解估計(jì)值對誤差的放大程度
D:反演方法的收斂性
答案:反演方法的收斂性
第二章測試
在所有能擬合觀測數(shù)據(jù)的模型中,的L2范數(shù)最小,稱該模型為()。()。
A:最大模型
B:最小模型
C:正交模型
D:線性模型
答案:最小模型
通過使預(yù)測誤差的某種特定長度——?dú)W幾里德長度取極小來求取模型參數(shù)的反演方法稱為最小二乘法。()。
A:錯B:對
答案:對
欠定反問題存在無窮多個使預(yù)測誤差為零的解,通常通過求其最簡單模型(最小模型)來排除零向量的影響,得到反問題的最小長度解。()。
A:對B:錯
答案:對
求解反問題的長度法中的“長度”可以是()。
A:核算子矩陣的條件數(shù)極小
B:預(yù)測誤差和模型參數(shù)的線性組合矢量的L2范數(shù)極小
C:模型參數(shù)矢量L2范數(shù)極小
D:預(yù)測誤差矢量L2范數(shù)極小
答案:預(yù)測誤差和模型參數(shù)的線性組合矢量的L2范數(shù)極小
;模型參數(shù)矢量L2范數(shù)極小
;預(yù)測誤差矢量L2范數(shù)極小
根據(jù)先驗(yàn)信息,既可對誤差加權(quán),也可對模型參數(shù)加權(quán),加權(quán)方式不同,解的形式不同。()。
A:錯B:對
答案:對
第三章測試
任意M×N階矩陣G的M-P逆存在,并且唯一。()。
A:錯B:對
答案:對
地球物理反問題中的欠定問題對應(yīng)的線性方程組是不相容線性方程組。()。
A:錯B:對
答案:錯
正交分解的基本思想是將任意M×N階矩陣G分解為幾個簡單或特殊矩陣相乘的形式,以便M-P逆G+能夠被簡單地求解。()。
A:對B:錯
答案:對
數(shù)據(jù)分辨矩陣與下列()有關(guān)。
A:預(yù)測數(shù)據(jù)
B:附加的先驗(yàn)信息
C:觀測數(shù)據(jù)
D:核矩陣
答案:附加的先驗(yàn)信息
;核矩陣
混定問題的數(shù)據(jù)和模型分辨率展布函數(shù)都不為零表明混定問題并非所有的數(shù)據(jù)都是獨(dú)立的,而且模型解不唯一。()。
A:對B:錯
答案:對
第四章測試
地震層析成像反演主要包括()。
A:模型的參數(shù)化
B:反演及圖像重建
C:反演結(jié)果的評價
D:正演計(jì)算地下介質(zhì)屬性的理論值
答案:模型的參數(shù)化
;反演及圖像重建
;反演結(jié)果的評價
;正演計(jì)算地下介質(zhì)屬性的理論值
代數(shù)重建技術(shù)(ART)算法中的每次迭代對所有射線都需要用進(jìn)行反向投影,且每次迭代都需要采用更新后模型重新進(jìn)行射線追蹤(正演)得到新的理論走時。()。
A:對B:錯
答案:對
代數(shù)重建技術(shù)(ART)算法的不足主要體現(xiàn)在()。
A:抗噪能力差,迭代不穩(wěn)定
B:反演解與初始模型有關(guān)并受強(qiáng)不相容方程在迭代序列中位置的影響
C:計(jì)算精度略遜于Kaczmarz算法
D:反演解的收斂速度太慢
答案:抗噪能力差,迭代不穩(wěn)定
;反演解與初始模型有關(guān)并受強(qiáng)不相容方程在迭代序列中位置的影響
;計(jì)算精度略遜于Kaczmarz算法
;反演解的收斂速度太慢
聯(lián)合迭代重建技術(shù)(SIRT)的基本思想是將經(jīng)過某個單元格的所有射線的修正量都計(jì)算出來,然后取所有射線修正量的平均值作為模型參數(shù)的修正量。()。
A:對B:錯
答案:對
聯(lián)合迭代重建技術(shù)(SIRT)算法實(shí)質(zhì)是ART算法的一個變種。()。
A:對B:錯
答案:對
第五章測試
下列屬于解決非線性反問題的線性化方法有()。
A:梯度法
B:廣義逆法
C:參數(shù)代換法
D:泰勒級數(shù)展開法
答案:梯度法
;參數(shù)代換法
;泰勒級數(shù)展開法
最優(yōu)化問題的收斂準(zhǔn)則(迭代終止準(zhǔn)則)可以是()。
A:自變量改正量充分小
B:目標(biāo)函數(shù)梯度充分接近于零
C:目標(biāo)函數(shù)值等于零
D:目標(biāo)函數(shù)下降充分小
答案:自變量改正量充分小
;目標(biāo)函數(shù)梯度充分接近于零
;目標(biāo)函數(shù)下降充分小
最速下降法是以目標(biāo)函數(shù)的梯度方向作為搜索方向來尋找目標(biāo)函數(shù)極小值的。()。
A:對B:錯
答案:錯
牛頓法只利用了目標(biāo)函數(shù)的二階導(dǎo)數(shù)信息,比最速下降法(只用一階導(dǎo)數(shù),即梯度)有更好的效果。()。
A:對B:錯
答案:錯
Levenberg-Marquardt(LM)方法是通過將Hessian矩陣進(jìn)行修正,結(jié)合了最速下降法和牛頓法的優(yōu)點(diǎn)。()。
A:對B:錯
答案:對
第六章測試
與遺傳算法收斂性有關(guān)的因素主要包括()。
A:交叉概率
B:變異概率
C:種群規(guī)模
D:選擇概率
答案:交叉概率
;變異概率
;種群規(guī)模
;選擇概率
遺傳算法中的變異操作是對種群模式的擾動,有利于增加種群的多樣性。但變異概率太大則會使遺傳算法成為隨機(jī)搜索算法。()。
A:錯B:對
答案:對
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是一個數(shù)學(xué)模型,可以用電子線路來實(shí)現(xiàn),也可以用計(jì)算機(jī)程序來模擬,是人工智能研究的一種方法,模擬人腦處理信息的功能。()。
A:錯B:對
答案:對
BP網(wǎng)絡(luò)
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