最优化反演
最优化反演(optimization inversion):对非线性反演问题中的误差泛函求解极小化问题时,为了保证问题的收敛或求解过程稳定,以及提高收敛速度,需对迭代步长和方向作出引导,称优化。常规的优化方法一般需要计算一阶梯度,如最速下降法、共轭梯度法、变尺度法等,有些也需计算二阶梯度,如牛顿法。由于计一算梯度值仍需对描述正问题的数学模型线性化,所以这种最优化反演依赖初始值的选取,在梯度导引下到达一个局部极小。非线性优化算法本身无法判断此极小是否就是反问题的解。
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