最小二乘逆时偏移代码

根据提供的引用[1]，最小二乘逆时偏移（Least-Squares Reverse Time Migration，LSRTM）是一种地震成像方法，它通过最小化成像剩余来提高成像质量。下面是一个简单的LSRTM Python代码示例：

import numpy as np
from scipy import linalg

def lsrtm(data, model, vel, niter):
    """
    :param data: 二维地震数据
    :param model: 二维地下速度模型
    :param vel: 初始速度模型
    :param niter: 迭代次数
    :return: LSRTM成像结果
    """
    # 初始化成像结果
    image = np.zeros_like(vel)

    # 计算数据残差
    residual = data

    # 迭代LSRTM
    for i in range(niter):
        # 计算成像条件
        adjoint = np.zeros_like(vel)
        for j in range(data.shape[0]):
            adjoint += np.real(np.fft.ifft2(np.fft.fft2(residual[j]) * np.conj(np.fft.fft2(model[j]))))
        image += adjoint
        # 计算更新速度模型
        update = np.zeros_like(vel)
        for j in range(data.shape[0]):
            update += np.real(np.fft.ifft2(np.fft.fft2(residual[j]) * np.conj(np.fft.fft2(image))))
        vel += update
        # 计算更新数据残差
        residual = data
        for j in range(data.shape[0]):
            residual[j] -= np.real(np.fft.ifft2(np.fft.fft2(np.sqrt(np.abs(vel))) * np.fft.fft2(image[j])))

    return image

其中，data是二维地震数据，model是二维地下速度模型，vel是初始速度模型，niter是迭代次数。LSRTM成像结果存储在image中。