סוג האירוע

בחר הכל

קולוקוויום

סמינרים

כנסים וימי עיון

הרצאות לקהל הרחב

ימים פתוחים וייעוץ

טקסים ואירועים מיוחדים

תחום האירוע

בחר הכל

החוג למדעי כדור הארץ

גיאופיזיקה וגיאולוגיה

מדעי האטמוספירה

מדעים פלנטריים

קולוקוויום בחוג לגאופיזיקה: Imposing physics-based sparsity in large scale inversion algorithms

Ram Tuvi, Jackson School of Geosciences, the University of Texas at Austin

22 בנובמבר 2021, 15:00 
Zoom: https://tau-ac-il.zoom.us/j/89697967497?pwd=YVdOSGpTNmtBOVdOTzNQNEpKTmRSQT09 
סמינר בחוג לגיאופיזיקה

Zoom: https://tau-ac-il.zoom.us/j/89697967497?pwd=YVdOSGpTNmtBOVdOTzNQNEpKTmRSQT09

 

Abstract:

Inversion algorithms provide a way to estimate physical properties of an unknown object from a data set. There are numerous applications for these algorithms in medical imaging, computational seismology, target identification, electromagnetic inverse scattering, and subsurface imaging. However, these problems are nonlinear and ill-posed.  Exact numerical algorithms are limited to small scale problems in terms of wavelength. With the increasing computational power, inversion techniques are becoming more efficient for realistic and large-scale problems. To tackle the challenges above, one uses some physical approximations. Still, these problems are often formulated as iterative schemes and contain large data sets. An a priori knowledge of the data is essential to address these algorithms correctly. This utilization must rely on a proper understanding of the wave propagation physics and physics-based signal processing.

 

In this talk, we present a physics-based sparse data approach for large scale inversion algorithms.  Recent developments in wave technology have enabled us to gather reliable data, which provides a high degree of spatial resolution of the propagation environment. We present both forward and inverse models including a derivation of analytical models for the measured data. We show a direct relationship between the data and specific targets. This relation enables an a-priori sparse representation of the inverse problem, which leads to fast, robust, and efficient algorithms. We demonstrate these features with several numerical examples. 

 

 

מארגני האירוע: ד"ר רועי ברקן וד"ר אסף ענבל

אוניברסיטת תל אביב עושה כל מאמץ לכבד זכויות יוצרים. אם בבעלותך זכויות יוצרים בתכנים שנמצאים פה ו/או השימוש
שנעשה בתכנים אלה לדעתך מפר זכויות, נא לפנות בהקדם לכתובת שכאן >>