对拉普拉斯平滑 的认识

本文介绍了拉普拉斯平滑的概念,并将其应用于不同位置的S值权重因子的计算中。通过具体的数学表达式说明了如何进行横纵方向上的二阶微分,以及在时间维度上如何获取不同点之间的相对权重关系。

拉普拉斯平滑是一个二阶微分的过程,简单地用图形解释为

其实,要把其应用到实际中,其实就是求出的不同位置的S值的权重因子不同的问题;这样,我们来推:

(S(i,j)-S(i-1,j)-(S(i+1,j)-S(i,j)))/L是横着的二阶微分形式;

(S(i,j+1)-S(i,j)-(S(i,j+1)-S(i,j)))/w是竖着的二阶微分形式;

使S(i,j)=S0;S(i-1,j)=S1;S(i+1,j)=S3;S(i,j-1)=S2;S(i,j+1)=S4;

得到2*(L+W)/W*L*S0-1/W*S1-1/W*S4-1/L*S2-1/W*S3

因此就可以推导出它们之间的权重关系;

时间维度上:

S0为S1前一秒 ,S2为S1后一秒;

则S1-S0-(S2-S1)/(L/rupture_velcoity)和S1-S0-(S2-S1)/(W/rupture_velcoity)可以得到dip方向和strike方向。也可以得到S0与S1和S2之间的相对权重关系式。

当然,这是空间中心点旁边都有点,而时间维度也是三点连续的情况,二阶微分是可以满足的,但如果在边界呢,权重因子还不变吗?

转载于:https://www.cnblogs.com/seisjun/p/8108266.html

评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

红包个数最小为10个

红包金额最低5元

当前余额3.43前往充值 >
需支付:10.00
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明:

1.余额是钱包充值的虚拟货币,按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载,可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值