GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法在地震反演中的应用

最新推荐文章于 2025-12-02 00:06:55 发布
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本文介绍了GM-MCMC（Gaussian Mixture Markov Chain Monte Carlo）算法在地震反演中的应用，阐述了如何使用Matlab实现该算法进行线性地震反演。内容包括数据准备、算法主要步骤、似然函数的定义以及马尔科夫链的迭代过程。示例代码展示了算法的基本框架，但实际应用中需根据具体问题进行调整和优化。

GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法在地震反演中的应用

地震反演是一种通过观测到的地震波形数据来推断地下介质模型的过程。它在地球科学领域中具有重要的应用，可以用于研究地球内部结构、勘探矿产资源和预测地震等。GM-MCMC（Gaussian Mixture Markov Chain Monte Carlo）算法是一种基于马尔科夫链蒙特卡洛方法的反演算法，它能够有效地处理地震反演中的非线性问题。

下面将介绍如何使用Matlab实现GM-MCMC算法进行线性地震反演。

首先，我们需要准备一些必要的数据和参数。假设我们有一组地震波形数据，表示为D，其中包含N个观测样本。我们的目标是估计地下介质的模型参数，表示为m。假设模型参数服从多元高斯混合分布，其中每个分量都对应不同的地下介质类型。我们需要估计每个分量的均值向量和协方差矩阵。

接下来，我们可以编写GM-MCMC算法的主要步骤。以下是一个简化的实现示例：

% 初始化参数
numComponents = 2;  % 高斯混合分量数量
numIterations = 1000
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【数值仿真】GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法线性地震反演
平时工作较为繁忙,私信消息一般晚上回复,谢谢大家~~
01-24 556
​高斯—马尔可夫定理（Gauss–Markov theory）是指在给定经典线性回归的假定下，最小二乘估计量是具有最小方差的线性无偏估计量的这一定理。高斯--马尔可夫定理的意义在于，当经典假定成立时，我们不需要再去寻找其它无偏估计量，没有一个会优于普通最小二乘估计量。也就是说，如果存在一个好的线性无偏估计量，这个估计量的方差最多与普通最小二乘估计量的方差一样小，不会小于普通最小二乘估计量的方差。
GM-MCMC高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法（Matlab实现）
qq_39605374的博客
07-29 1169
而线性地震反演则是其中比较基础的一种反演方法，它将地下介质模型简化为一些基本参数，如层界面深度、速度等，并利用地震波在地下介质中传播的规律，通过最小二乘优化等方法来反演这些参数。而GM-MCMC算法就是利用这些波形数据和一些模型先验知识（如地层分布、速度结构等），通过马尔科夫链的转移来得到参数的概率分布，从而优化反演结果。因此，在实际应用中，我们需要根据具体问题来选择适合的反演方法。最后，需要注意的是，GM-MCMC算法是一种高级的反演方法，在使用时需要对其原理和实现细节有清晰的认识才能使用得当。
BayHunter:表面波频散和接收器功能的McMC多维贝叶斯反演
05-08
BayHunter v2.1 BayHunter是一个开源Python工具，用于执行表面波色散和/或接收器功能的McMC多维贝叶斯反演。 该算法遵循数据驱动策略，并针对速度-深度结构，层数，Vp / Vs比和噪声参数（即数据噪声相关性和幅度）进行求解。 包装内提供了正向建模代码，但可以轻松地用自己的代码替换。 也可以添加（完全不同的）数据集。 BayWatch模块可用于在运行时实时进行反转：这使您很容易看到每个链如何探索参数空间，数据如何拟合和模型如何变化以及反转的方向。 引文 詹妮弗·德瑞琳（Dreiling） Tilmann，Frederik（2019）：BayHunter-接收机功能的McMC多维贝叶斯反演和面波频散。 GFZ数据服务。 应用实例 Dreiling等。 （2020年）：斯里兰卡的地壳结构，是通过使用贝叶斯方法对地表波色散和接收器函数进行联合反演而得出的。 地球物
马尔可夫链 蒙特卡洛模拟（MCMC） 对模型参数进行贝叶斯参数估计 参数反演的主流有效算法 本
cGkjlqGxkowk的博客
03-06 1521
在统计学和机器学习中，马尔可夫链和蒙特卡洛模拟（MCMC）是两种重要的算法，它们在贝叶斯参数估计中发挥着重要的作用。本文将介绍马尔可夫链、蒙特卡洛模拟以及如何使用它们进行模型参数的贝叶斯估计，并讨论参数反演的主流有效算法，最后提供一个通用的代码实现模版。在参数反演中，常用的有效算法包括马尔可夫链蒙特卡洛（MCMC）方法、最大似然估计（MLE）等。在MCMC算法中，马尔可夫链被用来生成样本，这些样本代表了后验分布的近似。在贝叶斯推断中，MCMC算法常被用来从复杂的后验分布中抽取样本，从而对模型参数进行估计。
MCMC-Bayes-python:贝叶斯反演的自适应MCMC方法的Python实现
04-02
SurrDAMH 贝叶斯反演的代理加速马尔可夫链蒙特卡罗方法的Python实现 从后验分布π提供样品（U | y）的α˚Fη（γ - G（U））π0（U），其中y是观测的给定矢量，G是一个观测算子中，fη是概率密度函数高斯噪声观测的（PDF），π0（u）为高斯先验的PDF。 要求 麻木 科学的 大熊猫 json mpi4py petsc4py（用于“达西”示例） MyFEM（针对“达西”示例） github的： : pcdeflation（在“达西”示例中使用自己的通缩基础） make -C examples/solvers/pcdeflation clean make -C examples/solvers/pcdeflation build cython（用于pcdeflation构建） 跑步 conf_name 准备的玩具示例：“简单”，“简单_MPI”，“达西”
反演问题 matlab 实现代码
11-23
inverse problem 反演问题 matlab 实现代码，有图像数据的例子。
MCMC
qq_36616268的博客
11-07 280
转载：http://www.cnblogs.com/pinard/p/6645766.html
matlab-基于高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法(GM-MCMC)的线性地震反演matlab仿真-源码
09-20
《基于高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法(GM-MCMC)的线性地震反演MATLAB仿真》 线性地震反演是地震学中的一个重要研究领域，其目的是通过分析地震波的数据来推断地下地质结构。在这个过程中，MATLAB作为一种强大的数学...
【提供操作视频】基于高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法(GM-MCMC)的线性地震反演matlab仿真
06-14
2.内容：【提供操作视频】基于高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法(GM-MCMC)的线性地震反演matlab仿真 3.用处：用于高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法(GM-MCMC)算法编程学习 4.指向人群：本硕博等教研学习使用 5.运行注意...
MATLAB基于隐马尔可夫模型-高斯混合模型-期望最大化的MR图像分割
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02-28 1251
鉴于隐马尔可夫模型、高斯混合模型和期望最大化模型的优势，提出一种隐马尔可夫模型-高斯混合模型-期望最大化的脑部MR图像分割算法，该算法程序使用期望最大化（EM）算法进行脑部MR图像分割，并同时依赖于高斯混合模型（GMM）和马尔可夫随机场（MRF）模型。算法程序运行环境为MATLAB R2021B。
【地震】基于模型优选迭代扰动算法地震反演仿真附Matlab代码
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03-27 1117
​地震反演是利用地震波形数据估计地震源参数的过程。模型优选迭代扰动算法（MCMC）是一种基于贝叶斯理论的地震反演方法，具有较高的精度和鲁棒性。本文介绍了基于MCMC算法的地震反演仿真方法，并给出了具体的实现步骤。引言地震反演是地震学中一项重要的研究课题，其目的是利用地震波形数据估计地震源参数，如震级、震源深度、震源机制等。地震反演方法有很多种，其中MCMC算法是一种近年来发展起来的高精度、高鲁棒性的反演方法。MCMC算法原理MCMC算法是一种基于马尔科夫链蒙特卡罗（MCMC）方法的地震反演算法。
计算机科学中的数学之：随机模型与蒙特卡洛方法
AI天才研究院
09-11 3179
作者：禅与计算机程序设计艺术 1.简介 随机模型是一种将系统的行为建模成一个多元高斯分布或者其他复杂分布的数学模型。这些模型具有广泛的应用，如股市价格、经济衰退、气象数据等，通过分析这种分布能够发现系统性的模式和规律。 蒙特卡洛方法（Monte Carlo Method）是一种用于求解概率
深度学习理论知识入门【EM算法、VAE算法、GAN算法】和【RBM算法、MCMC算法、HMC算法】
刘文凯的博客
11-08 984
它通过交替的E步骤（Expectation，期望）和M步骤（Maximization，最大化）来最大化似然函数。它通过交替的E步骤（Expectation，期望）和M步骤（Maximization，最大化）来最大化似然函数。其基本思想是，在每次迭代中，通过已知的参数值计算出潜在变量的期望值（E步骤），然后用这些期望值来最大化完全数据的似然函数（M步骤）。这个步骤使用E步骤中计算得到的潜在变量的期望值。M步骤（Maximization）：使用E步骤中计算得到的数据点的分配概率，更新高斯分布的均值和方差。
贝叶斯反演方法：从理论到实践
weixin_36296444的博客
08-08 1229
全局参数是在整个模型中保持不变的参数，它们对模型的预测结果具有普遍的影响力。全局参数的选取通常基于对问题领域的深入理解，包括先验知识、领域专家的经验或是先前研究的成果。这些参数一旦设定，便在整个模型中维持其值，与特定空间位置或时间点无关。全局参数的一个关键特性是它们能够捕捉到数据中的共同特征或趋势，为模型提供稳定性和一致性。例如，在气候模型中，平均温度和平均降雨量可以视为全局参数，因为它们描述了气候系统的一些普遍特性。
MCMC方法与变分推断
WeisongZhao
04-02 1960
贝叶斯推理（Bayesian inference）是统计学中的一个重要问题，也是许多机器学习方法中经常遇到的问题。例如，用于分类的高斯混合模型或用于主题建模的潜在狄利克雷分配（Latent Dirichlet Allocation，简称LDA）模型等概率图模型都需要在拟合数据时解决这一问题。 同时，由于模型设置（假设、维度……）不同，贝叶斯推理问题有时会很难解决。在解决大型问题时，精确的方案往往...
马尔可夫链蒙特卡罗法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）
Michael是个半路程序员
05-01 4656
文章目录1. 蒙特卡罗法2. 马尔可夫链3. 马尔可夫链蒙特卡罗法4. Metropolis-Hastings 算法5. 吉布斯抽样 蒙特卡罗法（Monte Carlo method），也称为统计模拟方法（statistical simulation method），是通过从概率模型的随机抽样进行近似数值计算的方法 马尔可夫链蒙特卡罗法（Markov Chain Monte Carlo，MCMC）...
卡尔曼滤波和贝叶斯反演的关系
peisipand的博客
11-05 1664
以前只知道有贝叶斯反演这个公式，不知道具体是怎么来的，看了卡尔曼滤波之后尝试着推导了一下，果不其然，来吧展示
浅谈贝叶斯和MCMC
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This is bill的专属博客
03-01 1万+
  转自：http://www.xuyankun.cn/2017/05/13/bayes/   Abstract： 最近课业内的任务不是很多，又邻近暑假了，就在网上搜了一些有关于机器学习和深度学习的课程进行学习。网上的资料非常繁多，很难甄别，我也是货比三家进行学习。这是这个系列的第一个笔记，是关于贝叶斯和MCMC一些数学原理的讲解和代码的实现，希望能够深入浅出，叙述的容易让人理解。… (阅...
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习与集成方法：组合多个学习器来提高整体性能
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hiliang521的博客
12-02 888
【模式识别与机器学习（8）】主要算法与技术（下篇：高级模型与集成方法）之 元学习
线性地震反演matlab仿真教程：GM-MCMC算法操作指南
资源摘要信息:"基于高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛算法(GM-MCMC)的线性地震反演matlab仿真" 本资源是一个关于使用MATLAB实现的高斯混合马尔科夫-蒙特卡洛（GM-MCMC）算法进行线性地震反演的仿真项目。该项目不仅提供了...
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