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English(EN) Data-driven rational function neural networks: a new method for generating analytical models of rock physics

新AI方法从数据生成岩石物理解析模型

研究人员开发了一种名为有理函数神经网络(RafNN)的新方法,用于创建数据驱动的岩石物理解析模型。该方法可以直接从观测数据中提取模型方程,绕过了复杂的物理推导。RafNN方法成功重建了岩石物理学中的关键理论模型Gassmann方程,证明了其生成与数据和基本物理原理一致的模型的能力。这项技术为使用神经网络和现场数据构建速度模型提供了一条新途径,这对于研究地球的非均质结构非常有价值。 AI

影响 该方法可以通过利用数据来简化物理模型的创建,从而可能加速地球物理学及相关领域的研究。

排序理由 该集群包含一篇详细介绍使用神经网络生成解析模型的新方法的学术论文。[lever_c_demoted from research: ic=1 ai=1.0]

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报道来源 [1]

  1. arXiv cs.AI TIER_1 English(EN) · Weitao Sun ·

    数据驱动的有理函数神经网络:一种生成岩石物理学解析模型的新方法

    arXiv:2109.08813v1 Announce Type: cross Abstract: Seismic wave velocity of underground rock plays important role in detecting internal structure of the Earth. Rock physics models have long been the focus of predicting wave velocity. However, construction of a theoretical model re…