不确定性下地震波传播的多层蒙特卡洛加速
数值分析
2019-09-06 v3 数值分析
应用统计
统计计算
摘要
我们通过将模型参数视为随机变量来解释地震波传播模型中的不确定性，并应用多层蒙特卡洛（MLMC）方法来降低逼近关于随机变量的所选物理相关兴趣量（QoI）期望值的代价。针对源反演问题（即从地球表面地面运动记录推断地震震源），我们考虑两个衡量计算地震信号与给定参考信号之间差异的 QoI：一个 QoI，，由 失配定义，其直接与震源参数的最大似然估计相关；另一个，，基于概率分布间的二次 Wasserstein 距离，代表了近年来为解决地震反演而日益流行的一类此类失配函数中的一种可能选择。我们使用基于谱元法、公开可用且广泛使用的代码模拟包括地震衰减在内的地震波传播。利用随机系数与确定性初边值数据，我们在二维物理域和一维速度模型中以合成数据给出基准数值实验，其中所假设的参数不确定性由真实地球模型所启发。在此，对于相关容差范围，标准蒙特卡洛方法的计算代价对 降低达 97%，对 降低达 78%。转向三维区域是直接了当的，并将进一步增加相对计算工作量缩减。
引用
@article{arxiv.1810.01710,
title = {Multilevel Monte Carlo Acceleration of Seismic Wave Propagation under Uncertainty},
author = {Marco Ballesio and Joakim Beck and Anamika Pandey and Laura Parisi and Erik von Schwerin and Raul Tempone},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.01710},
year = {2019}
}