MATLAB实现的一维回线源瞬变电磁正演

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资源摘要信息:"一维瞬变电磁正演方法" 在地质勘探和地球物理学领域中,瞬变电磁法是一种非常重要的地球物理探测技术,它通过对地下介质施加瞬变电磁场,然后测量地下介质对电磁场的响应,从而推断地下介质的电性结构和分布特征。而一维瞬变电磁正演是这种探测技术的一个分支,它主要用于模拟和分析在一维介质模型中,电磁波的传播、衰减和散射等物理过程。 正演是指根据已知的地质模型和物理参数,通过数学计算模拟出电磁波在地下介质中的传播和散射过程,并预测电磁场的响应特征。正演的目的是为了理解电磁波与地下介质相互作用的物理规律,验证和改进反演算法,以及对实测数据进行辅助解释。 在描述中提到的“回线源”,是指使用回线作为发射源的瞬变电磁探测方式。回线源方式通常指的是将导线圈在地面上摆成圆形或其他形状,通以交变电流,产生随时间变化的磁场,当电流突然断开时,磁场也随之衰减,由此产生的感应电流将沿地下的导电体流动,并产生二次磁场。通过测量这个二次磁场随时间的变化,可以推断地下介质的电阻率分布。 而文件名中的"Fwdtem.m"表明这是一个使用Matlab语言编写的瞬变电磁一维正演程序。Matlab是一种广泛应用于工程计算、数学建模和数据分析的高级编程语言和交互式环境,特别适合进行科学计算和算法开发。使用Matlab编写的一维瞬变电磁正演程序可以方便地进行各种模拟实验,调整参数以研究电磁波在不同介质中的传播特性。 从标题和标签中我们可以看出,本资源主要涉及以下几个知识点: 1. 一维瞬变电磁:它是将地球模型简化为一维介质模型,假设电磁波只在一个方向上传播,忽略横向的影响。这种方法可以简化复杂的三维问题,便于理论分析和数值计算,但只适用于某些特定条件下的地下结构。 2. 回线源瞬变电磁一维正演:是指在回线源瞬变电磁法中,通过建立一维的理论模型并进行正演模拟,分析一维地下模型对于瞬变电磁场的响应。 3. 瞬变电磁正演:是指通过理论和计算方法模拟电磁波在地下介质中的传播过程,并预测电磁场随时间变化的规律,以达到对地下结构进行分析和解释的目的。 4. Matlab正演程序:Matlab在处理电磁正演模拟方面具有强大的功能,可以通过编写脚本和函数实现各种正演计算。在本资源中,Fwdtem.m文件就是用于完成一维瞬变电磁正演模拟的Matlab程序。 正演模拟在地球物理勘探中起着重要的作用,不仅可以帮助科研人员理解电磁波在地下介质中的传播特性,还可以为实际的地质勘探提供理论基础和方法指导。通过调整模型参数和观察正演结果,地质学家可以更好地解释实测数据,进而对地下结构有一个更准确的认识。
2023-05-14 上传

给以下代码写注释,要求每行写一句:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传

将代码转化为paddlepaddle框架可以使用的代码:class CosineAnnealingWarmbootingLR: # cawb learning rate scheduler: given the warm booting steps, calculate the learning rate automatically def __init__(self, optimizer, epochs=0, eta_min=0.05, steps=[], step_scale=0.8, lf=None, batchs=0, warmup_epoch=0, epoch_scale=1.0): self.warmup_iters = batchs * warmup_epoch self.optimizer = optimizer self.eta_min = eta_min self.iters = -1 self.iters_batch = -1 self.base_lr = [group['lr'] for group in optimizer.param_groups] self.step_scale = step_scale steps.sort() self.steps = [warmup_epoch] + [i for i in steps if (i < epochs and i > warmup_epoch)] + [epochs] self.gap = 0 self.last_epoch = 0 self.lf = lf self.epoch_scale = epoch_scale # Initialize epochs and base learning rates for group in optimizer.param_groups: group.setdefault('initial_lr', group['lr']) def step(self, external_iter = None): self.iters += 1 if external_iter is not None: self.iters = external_iter # cos warm boot policy iters = self.iters + self.last_epoch scale = 1.0 for i in range(len(self.steps)-1): if (iters <= self.steps[i+1]): self.gap = self.steps[i+1] - self.steps[i] iters = iters - self.steps[i] if i != len(self.steps)-2: self.gap += self.epoch_scale break scale *= self.step_scale if self.lf is None: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * ((((1 + math.cos(iters * math.pi / self.gap)) / 2) ** 1.0) * (1.0 - self.eta_min) + self.eta_min) else: for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = scale * lr * self.lf(iters, self.gap) return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] def step_batch(self): self.iters_batch += 1 if self.iters_batch < self.warmup_iters: rate = self.iters_batch / self.warmup_iters for group, lr in zip(self.optimizer.param_groups, self.base_lr): group['lr'] = lr * rate return self.optimizer.param_groups[0]['lr'] else: return None

2023-03-24 上传