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When inverting large matrices, iterative techniques are necessary because of their speed and low memory requirements, as opposed to singular value decomposition (SVD). Recently, there have been attempts to obtain information on the quality of the solutions calculated using conjugate gradient (CG) methods such as LSQR. The purpose of this note is to comment on the paper titled "Estimation of resolution and covariance for large matrix inversions' by Zhang & McMechan (1995), who extend Paige and Saunders' LSQR algorithm to obtain an orthonormal basis used to approximate resolution and covariance. We show that for larger problems, where the number of orthogonal vectors is several orders of magnitude smaller than the number of model parameters, the vectors obtained do not adequately span the range of the model space. We use a synthetic borehole experiment to illustrate the differences between the singular value spectrum obtained through the more complete method of SVD and the Ritz value spectrum that results from a simple extension of LSQR, We also present a trivial numerical example to illustrate the differences between Zhang & McMechan's approximate resolution matrix and the true resolution. 相似文献
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Gerard T. Schuster 《Geophysical Journal International》1996,127(2):427-440
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层析成像中的波形反演 总被引：1，自引：0，他引：1
在波动方程有限差分数值模拟基础上，用波形记录残差平方并建立目标函数。对目标函数进行梯度优化，我们得出了介质速度的迭代公式。通过计算目标函数梯度我们可以对介质进行速度校正，从而获得反演解。经数值试验证明这是一种很有效的反演方法。 相似文献
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