反演原理及公式介绍工科
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数论17——反演定理(⼆项式反演)终于讲到反演定理了,反演定理这种东西记⼀下公式就好了,反正我是证明不出来的~(~o ̄▽ ̄)~o⾸先,著名的反演公式我先简单的写⼀下o( ̄ヘ ̄*o)⽐如下⾯这个公式f(n) = g(1) + g(2) + g(3) + ... + g(n)如果你知道g(x),蓝后你就可以知道f(n)了如果我知道f(x),我想求g(n)怎么办这个时候,就有反演定理了反演定理可以轻松的把上⾯的公式变为g(n) = f(1) + f(2) + f(3) + ... + f(n)当然,我写的只是个形式,怎么可能这么简单。◕‿◕。其实每⼀项再乘⼀个未知的函数就对了,但是这个函数我们不知道(不⽤担⼼,数学家已经帮我们解决了,我们直接⽤就可以了)反演公式登场( >ω<)c和d是两个跟n和r有关的函数根据⽤法不同,c和d是不同的⼀般数学家会先随便弄c函数然后经过复杂的计算和证明,得到d函数然后公式就可以套⽤了正⽚开始⼆项式反演公式那个括号起来的就是组合数,我记得组合数那章我有说过⼆项式反演也就是记住这个公式就算结束了然后我们开始实战(/ω\)容斥那章讲过的全错排(装错信封问题)hdu 1465设g(i)表⽰正好有i封信装错信封那么全部的C(n, i)*g(i)加起来正好就是所有装信的情况,总共n!种情况n! = Σ C(n, i)*g(i) (i从0到n)那么f(n) = n!,所以f(x) = x!那么我们要求g(n)根据公式g(n) = Σ (-1)^(n-i) * C(n, i) * f(i) (i从0到n)那么就可以计算啦~\(≧▽≦)/~AC代码:#include<cstdio>typedef long long LL;int n, flag;LL fac[25];LL ans;void init(){fac[0] = 1;for(int i = 1; i <= 20; i ++) fac[i] = fac[i-1] * i;}int main(){init();while(~scanf("%d", &n)){ans = 0;flag = n & 1 ? -1 : 1;//起始符号for(int i = 0; i <= n; i ++){ans += flag * fac[n] / fac[n-i];flag = -flag;}printf("%I64d\n", ans);}}View Code是不是很好⽤但是不容易想到T_T这也没有办法再来⼀题吧还是容斥那⼀章讲过的题⽬的UVALive 7040题意:给n盆花涂⾊,从m种颜⾊中选取k种颜⾊涂,保证正好⽤上k种颜⾊,你必须⽤上这k种颜⾊去涂满n个相邻的花,并且要求相邻花的颜⾊不同,求⽅案数。
第一章反演理论第一节基本概念一.反演和正演1.反演反演是一个很广的概念,根据地震波场、地球自由振荡、交变电磁场、重力场以及热学等地球物理观测数据去推测地球内部的结构形态及物质成分,来定量计算各种有关的物理参数,这些都可以归结为反演问题。
在地震勘探中,反演的一个重要应用就是由地震记录得到波阻抗。
有反演,还有正演。
要正确理解反演问题,还要知道正演的概念。
2.正演正演和反演相反,它是对一个假设的地质模型,给定某些参数(如速度、层数、厚度)用理论关系式(数学模型)推导出某种可测量的量(如地震波)。
在地震勘探中,正演的一个重要应用就是制作合成地震记录。
3.例子考虑地球内部的温度分布,假定地球内部的温度随深度线性增加,其关系式可表示成:T(z)=a+bz正演:给定a和b,求不同深度z的对应温度T(z)反演:已经在不同点z测得T(z),求a和b。
二.反演问题描述和公式表达的几个重要问题1.应用哪种参数化方式——离散的还是连续的?2.地球物理数据的性质是什么?观测中的误差是什么?3.问题能不能作为数学问题提出,如果能够,它是不是适定的?4.对问题有无物理约束?5.能获得什么类型的解,达到什么精度?要求得到近似解、解的范围、还是精确解?6.问题是线性的还是非线性的?7.问题是欠定的、超定的、还是适定的?8.什么是问题的最好解法?9.解的置信界限是什么?能否用其它方法来评价?第二节反演的数学基础一.解超定线性反问题1.简单线性回归可利用最小平方法确定参数a 、b 使误差的平方和最小。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧∑-∑∑∑-∑=-=∑∑-=22)()(x x n y x xy n b x b y n x b y a (1-2-1) 拟合公式为:bx a y+=ˆ (1-2-2) 该方法的公式原来只适用于解超定问题,但同样适用于欠定问题,当我们有多个参数时,称为多元回归,在地球物理领域广泛采用这种方法。
此过程用矩阵形式表示,则称为广义最小平方法矩阵方演。
反演方法综述范文反演方法是一种数学工具,它在许多领域中被广泛应用,如物理学、工程学、统计学和金融学等。
反演方法可以将一些问题的解转化为另一个问题的解,从而提供了一种解决难题的新思路。
本文将综述反演方法的相关理论和应用,并以数学和物理学领域为例进行详细说明。
一、基本概念二、反演方法在数学领域的应用反演方法在数学领域中有多种应用,其中最具代表性的是拉普拉斯反演和莫比乌斯反演。
拉普拉斯反演是一种将一个函数的积分表示转化为另一个函数的级数表示的方法,它在群论、函数论和概率论等领域有广泛的应用。
莫比乌斯反演是将两个函数之间的关系用莫比乌斯函数表示的方法,它在数论、图论和组合数学等领域有重要的应用。
三、反演方法在物理学领域的应用在物理学领域,反演方法被广泛应用于求解偏微分方程、电磁场和流体动力学等问题。
例如,格林函数方法是一种通过将波动方程的解表示为波动方程的格林函数与边界条件的积分来求解偏微分方程的方法。
格林函数方法在电磁学和固体力学等领域有重要的应用。
另外,反演方法还可以用于求解电磁波的传播和散射问题,包括反演散射问题和声源定位等。
反演方法在物理学领域的应用为研究和解决复杂的物理问题提供了有力的工具。
四、反演方法在其他领域的应用除了数学和物理学领域,反演方法还被广泛应用于其他领域。
例如,在工程学中,反演方法可以用于信号处理、图像处理和模型辨识等问题。
在统计学中,反演方法可以用于估计参数、求解概率分布和分析数据等。
在金融学中,反演方法可以用于衡量风险、定价金融衍生品等。
反演方法在这些领域中发挥了重要的作用,为解决实际问题提供了一种有效的方法。
五、总结反演方法是一种通过将问题的解转化为已知函数的解来解决难题的方法。
它在数学、物理学和其他领域中有广泛的应用。
通过利用数学工具,反演方法可以将一些问题的解表示为若干个已知函数的组合或变换,并利用已知函数的性质推导出新函数的性质。
反演方法的应用可以大大简化问题的复杂度,提供了一种新的思路和方法。
反演规则求反函数反演规则求反函数反函数是数学中常见的概念,反函数是函数的反转,它是一种特殊的函数,可以将函数的输入和输出反转。
换句话说,反函数就是将函数的x和y坐标反转。
在数学中,我们可以使用反演规则来求反函数。
一、定义反函数反函数是一种特殊的函数,也称为反对称函数,它是把原函数f(x)的输入和输出反转的函数。
反函数的定义是:如果函数f(x)的输入是x,输出是y,那么反函数的输入是y,输出是x,即:f^{-1}(y)=x。
例如,函数f(x)=2x+1的反函数就是f^{-1}(y)=\frac{y-1}{2}。
二、反演规则反演规则是求反函数的一种方法。
它的基本原理是:对于函数f(x)的反函数,则f^{-1}(y)=x,将函数f(x)的x和y坐标反转,即可求出反函数,即:f^{-1}(y)=x=f(x)。
反演规则求反函数的具体步骤如下:1、将函数f(x)的x和y坐标反转,变为新的函数y=f^{-1}(x);2、移项,将y移至左边,即:f^{-1}(x)=y;3、将函数f^{-1}(x)中的x和y坐标反转,变为新的函数f^{-1}(y)=x;4、结论:此时反函数f^{-1}(y)的形式和原函数f(x)的形式一致,即反函数f^{-1}(y)=x=f(x)。
三、例题例1:求函数f(x)=2x+1的反函数。
解:根据反演规则,将函数f(x)的x和y坐标反转,变为新的函数y=f^{-1}(x),即y=2x+1;移项,将y移至左边,即:f^{-1}(x)=y,即f^{-1}(x)=2x+1;将函数f^{-1}(x)中的x和y坐标反转,变为新的函数f^{-1}(y)=x;结论:此时反函数f^{-1}(y)=x=f(x),即反函数f^{-1}(y)=2y+1。
例2:求函数f(x)=\frac{1}{x}的反函数。
解:根据反演规则,将函数f(x)的x和y坐标反转,变为新的函数y=f^{-1}(x),即y=\frac{1}{x};移项,将y移至左边,即:f^{-1}(x)=y,即f^{-1}(x)=\frac{1}{x};将函数f^{-1}(x)中的x和y坐标反转,变为新的函数f^{-1}(y)=x;结论:此时反函数f^{-1}(y)=x=f(x),即反函数f^{-1}(y)=\frac{1}{y}。
地球物理反演的原理与方法地球物理反演是一种通过地球物理观测数据来推断地下介质性质和结构的方法,它在地球科学研究、资源勘探和环境监测等领域具有重要的应用价值。
本文将介绍地球物理反演的原理和常用的反演方法。
一、地球物理反演的原理地球物理反演的原理基于地球物理学中的物理规律和数学原理,通过分析和处理地球物理观测数据来推断地下介质属性。
主要涉及的物理量包括地震波传播速度、电磁波传播速度、重力场和磁场等。
1. 地震波原理:地震波是在地震或人工激发下,传播到地下并在介质中传播的波动现象。
地震波的传播速度与地下介质的密度、速度、衰减等有关,通过地震波的观测数据可以反演地下介质的速度结构。
2. 电磁波原理:电磁波是由变化的电场和磁场相互作用产生的波动现象。
地下介质的电磁性质会对电磁波的传播速度和衰减造成影响。
通过电磁波在地下的传播特性,可以反演地下介质的电阻率、磁导率等物理属性。
3. 重力场原理:重力场是由地球引力场和地壳、岩石体积密度变化所引起的。
重力场的测量数据可以反演地下介质的密度分布和构造特征。
4. 磁场原理:地球磁场的强度和方向受到地下岩石体磁性和磁化程度的影响。
通过采集和处理地磁场观测数据,可以反演地下介质的磁性特征。
二、地球物理反演的方法地球物理反演的方法主要包括正问题和反问题。
正问题是在已知地下介质模型的情况下,计算预测地球物理观测数据。
反问题则是根据地球物理观测数据,反推出地下介质模型及其属性。
1. 正问题方法正问题方法是在已知地下介质模型的情况下,通过物理规律和数学计算,推导出对应的地球物理观测数据。
常用的正问题方法有有限差分法、有限元法和射线追迹法等。
这些方法可以模拟地震波、电磁波、重力场和磁场等在地下介质中的传播过程。
2. 反问题方法反问题方法是通过分析和处理地球物理观测数据,推断地下介质的属性。
反问题的核心是求解最优化问题,即通过最小化目标函数来获得最佳的地下介质模型。
常用的反问题方法包括反演算法和数据处理技术。
工程数学反演公式
反演公式是一种数学技巧,用于求解满足某种关系的两个序列的元素。
具体来说,如果序列F(n)和f(n)之间满足关系Fi=α(i)f(i),那么我们可以通过反演公式求得f(i)=β(i)F(i)。
例如,莫比乌斯反演公式是一种常用的反演公式,它涉及到莫比乌斯函数。
这个函数有三种取值:
如果ai≥2且k mod 2=0,那么μ(x)=0。
如果k mod 2≠0,那么μ(x)=−1。
如果x=1,那么μ(x)=1。
如果F(n)=∑dnf(d),那么可以使用莫比乌斯反演公式来求解f(n)。
具体来说,令S(x)=∑ixxμ(i),其中x=p1a1p2a2...pkak,t=p1b1p2b2...pkbk,0≤bi≤ai。
对于任意一个含有大于2的指数的约数,我们可以不考虑,因为它对S(x)无影响。
于是就有S(x)=Ck0(−1)0+Ck1(−1)1+...+Ckk(−1)k。
根据二项式定理,可以得到S(x)=(1−1)k=0。
如果F(n)=∑dnf(d),则可以使用反演公式f(n)=∑dnμ(d)F(nd)来求解f(n)。
以上信息仅供参考,如需更多信息,建议查阅数学类书籍或咨询数学专业人士。
拉普拉斯变换的反演公式
拉普拉斯变换是一种重要的数学工具,它可以将一个函数从时间域转换到频率域。
在工程学、物理学、数学和其他领域中,拉普拉斯变换被广泛应用。
在这篇文章中,我们将探讨拉普拉斯变换的反演公式。
拉普拉斯变换的反演公式是指,如果我们知道一个函数的拉普拉斯变换,那么我们可以通过反演公式将其转换回时间域。
具体来说,如果我们有一个函数f(t),它的拉普拉斯变换为F(s),那么反演公式可以表示为:
f(t) = (1/2πi) ∫γ [F(s) e^(st) ds]
其中,γ是一个逆时针围绕所有极点的曲线,i是虚数单位,e是自然对数的底数,s是复变量。
这个公式的意义是,我们可以通过对F(s)进行逆拉普拉斯变换,得到原始函数f(t)。
这个过程可以看作是将一个函数从频率域转换回时间域的过程。
需要注意的是,拉普拉斯变换的反演公式并不总是适用。
如果函数F(s)有无穷多个极点,或者它的极点不在γ内部,那么反演公式就不成立。
此外,如果F(s)的极点在γ上,那么反演公式也需要进行修正。
在实际应用中,我们通常会使用一些数值方法来计算拉普拉斯变换的反演。
这些方法包括数值逆拉普拉斯变换、快速逆拉普拉斯变换等。
这些方法可以帮助我们更快、更准确地计算反演公式。
拉普拉斯变换的反演公式是一个非常重要的数学工具,它可以帮助我们将一个函数从频率域转换回时间域。
在实际应用中,我们需要注意反演公式的适用条件,并使用适当的数值方法来计算反演。
逻辑运算反演律公式是逻辑学中的一种基本公式,它描述了在逻辑运算中,当两个命题进行逻辑运算后,如果将结果再次进行逻辑运算,就可以得到原来的命题。
本文将详细介绍逻辑运算反演律公式,以及其在现实生活中的应用。
一、逻辑运算反演律公式的定义逻辑运算反演律公式是指,在逻辑运算中,当两个命题进行逻辑运算后,如果将结果再次进行逻辑运算,就可以得到原来的命题。
具体公式如下:(A ∧ B) ∨ C ≡ (A ∨ C) ∧ (B ∨ C)其中,符号“∧”表示逻辑与运算,符号“∨”表示逻辑或运算。
二、逻辑运算反演律公式的应用逻辑运算反演律公式在现实生活中有着广泛的应用。
以下是几个实例:1. 电视购物在电视购物中,商家常常会使用逻辑运算反演律公式来进行促销。
例如,商家可能会说:“如果您购买了我们的产品,您就可以获得免费的礼品;如果您不购买我们的产品,您就会错过这个机会。
”这就是利用逻辑运算反演律公式,将“购买产品”和“获得礼品”进行逻辑运算,得到“不购买产品”和“错过机会”的结论,从而促使消费者购买产品。
2. 谈判在谈判中,双方常常会使用逻辑运算反演律公式来进行策略制定。
例如,一方可能会说:“如果你不同意我的要求,我们就只能继续互相攻击;如果你同意我的要求,我们就可以和平共处。
”这就是利用逻辑运算反演律公式,将“同意要求”和“和平共处”进行逻辑运算,得到“不同意要求”和“互相攻击”的结论,从而促使对方同意要求。
3. 科学研究在科学研究中,逻辑运算反演律公式也有着广泛的应用。
例如,在研究变量之间的关系时,研究者常常会使用逻辑运算反演律公式来推导出变量之间的关系。
例如,研究者可能会说:“如果A和B之间存在关系,那么A的变化会引起B的变化;如果A的变化不会引起B的变化,那么A和B之间就不存在关系。
”这就是利用逻辑运算反演律公式,将“存在关系”和“变化引起”进行逻辑运算,得到“不存在关系”和“变化不引起”的结论,从而推导出变量之间的关系。
反演律的两个公式反演律可是逻辑代数中的重要概念哦,它有两个非常关键的公式。
那咱就来好好聊聊这两个公式到底是咋回事。
咱先来说说反演律的第一个公式,用字母表示就是:\(\overline{AB} = \bar{A} + \bar{B}\) 。
这个公式就像是一个神奇的魔法咒语,能把原本的逻辑关系来个大反转。
举个例子哈,比如说咱们有个电路,里面有两个开关 A 和 B ,只有当 A 和 B 都闭合的时候,电路才能通电。
那如果现在不想让电路通电,咋办呢?按照这个反演律公式,就相当于 A 开关断开或者 B 开关断开,只要有一个断开,电路就不通电啦。
再来说说第二个公式:\(\overline{A + B} = \bar{A}\bar{B}\) 。
这个公式同样有着神奇的魔力。
就像咱平时出门带东西,要么带雨伞,要么带帽子。
如果现在不想带这两样东西,按照这个公式,那就是既不带雨伞也不带帽子。
这两个公式在数字电路设计、逻辑推理等好多方面都有着超级重要的应用。
比如说在设计一个计算机的控制系统时,咱们就得用反演律来简化逻辑表达式,让电路更简单、更可靠。
我记得之前有个学生,在刚开始学反演律的时候,那叫一个迷糊。
做练习题的时候总是出错,把公式弄混。
我就给他举了个生活中的例子,比如说去超市买东西,要么买苹果要么买香蕉,如果不想买这两样,那不就是既不买苹果也不买香蕉嘛。
这么一说,他好像一下子就开窍了,后来再做相关的题目,准确率高了不少。
在实际运用中,这两个公式就像是我们解决逻辑问题的得力工具。
只要熟练掌握,就能在逻辑的世界里游刃有余。
总之,反演律的这两个公式虽然看起来有点复杂,但只要多结合实际例子去理解、去练习,就能发现它们的妙处,让我们在逻辑的海洋里畅快遨游!。
反演原理及公式介绍反演原理是数学中的一种重要方法,广泛应用于物理学、工程学、金融数学、计算机科学等领域。
它主要是通过将问题的解嵌套在另外一个问题的解中,从而通过求解后者来得到前者的解。
反演原理最早由法国数学家阿贝尔于1826年引入,后来经过多位数学家的发展和推广,逐渐形成了相对成熟的理论体系。
在物理学中,反演原理常被用于求解各种物理系统中的未知量,如电磁场分布、物理介质的性质等。
反演原理的应用中,最重要的是识别出一对具有对偶关系的微分方程。
一般来说,这对微分方程的形式会有所差异,它们在一方面描述了问题中未知量的演化规律,另一方面则描述了待求解未知量的变换规律。
通过将这两个方程进行适当的组合,就能够得到一个只与待求解未知量有关的微分方程,从而简化了问题的求解过程。
反演原理的核心思想是通过将问题转化为一个新的问题,从而实现问题的求解。
而这个新的问题往往具有较为简单的形式,这样就可以通过已有的数学技巧来求解。
在实际应用中,反演原理可以大大简化问题的求解过程,提高了问题的可解性。
在具体的数学表述中,反演原理可以用如下的公式来表示:设一般微分方程为F(x,y,y',y'',...)=0其对应的反演微分方程为G(x,u,u',u'',...)=0其中,y是未知函数,u是待求解函数。
反演微分方程是通过对y施加变换得到的。
具体的变换过程依赖于具体问题的性质以及反演原理的选择。
反演微分方程通常具有更简单的形式,并且可以通过已有的数学方法来求解。
将反演微分方程的解转化回原方程的解,就可以得到问题的真实解。
反演原理还有一个重要的应用是在数值方法中。
由于一些问题难以直接求解,可以通过反演原理将其转化为一个可以求解的问题,然后再通过数值方法对其进行求解。
总而言之,反演原理是一种重要的数学方法,可以将复杂的问题转化为简单的问题,从而方便求解。
它的应用广泛,不仅是物理学和数学,还包括其他科学领域和工程实践中。
反演算法的原理和应用一、引言反演算法是一种通过观测数据来推断和估计物理模型参数的方法。
在地球科学、物理学、工程学等领域,反演算法被广泛应用于实际问题的求解。
本文将介绍反演算法的原理和应用,并通过列点的方式详细展开。
二、反演算法的原理反演算法的原理是基于观测数据和模拟模型之间的关系进行推断和估计。
其核心思想是通过迭代计算,不断调整模拟模型的参数,使其与观测数据的拟合程度达到最优。
反演算法的具体步骤包括: 1. 定义问题:明确反演的目标、观测数据的特点和模拟模型的参数。
2. 构建目标函数:建立观测数据和模拟模型参数之间的关系,定义目标函数用于评估模型的拟合程度。
3. 选择优化方法:选择合适的优化方法,通过迭代计算来逐步调整模拟模型的参数。
4. 迭代计算:根据优化方法,通过迭代计算来逐步调整模拟模型的参数,使目标函数达到最小化。
5. 结果评估:对得到的模拟模型参数进行评估,确定其可靠性和适用性。
三、反演算法的常见应用反演算法在各个领域都有广泛的应用,以下列举了一些常见的应用场景: - 地震勘探:通过记录地震波的传播路径和到达时间,反演地下地质结构和岩性分布。
- 医学成像:通过测量人体内部的放射性染料或磁场变化,反演出人体内部的结构和器官分布。
- 遥感成像:通过分析卫星或飞机拍摄的图像,反演出地表的植被分布、土壤含水量等地理信息。
- 气象预报:通过分析气象观测数据,反演出大气环流、风速、温度等气象参数,进而进行天气预报。
- 水文模拟:通过观测水文数据,反演土壤水分分布、地下水位等水文参数,用于水资源管理和防洪措施的制定。
四、反演算法的优缺点反演算法作为一种模型参数估计方法,具有以下优点: - 高效性:反演算法能够很快地估计出模型参数,提高问题求解的效率。
- 灵活性:反演算法可以适应不同类型的观测数据和模拟模型,具有较强的通用性。
- 可靠性:反演算法通过迭代计算和模型评估,可以得出相对可靠的模型参数估计结果。
反演技术前言一. 反演的概念、目的二. 反演的发展历史及趋势三. 反演的基本方法四. 地震反演难题的解决方案五. 反演的实质六. 反演的基本流程七. AVO反演处理简介地震、测井、钻井是石油工作者认识地下地质构造、地层、岩性、物性、含油气性的最重要的信息来源。
虽然测井、钻井仅能提供井孔附近的有关信息,尤其是有关岩性、物性、含油气性的信息,但是这些信息往往具有很高的分辨率,可信度、准确性,能确切地指出含油气层的位置,定量化分析与储层、油藏有关的参数。
然而一个油气田勘探、开发方案的设计、实施、调整仅靠测井、钻井资料是远远不够的,必须与地震资料相结合进行综合分析才能取得良好效果。
地震资料的分辨率虽然远远不及测井、钻井,但是随着地震勘探技术的发展,从光电记录、模拟记录到数字记录,从二维到三维,地震资料的信噪比、分辨率、成像的准确性都获得了极大的提高,由于地震资料包含大量地下地质信息,覆盖面积广,具有三维特性,所以这项技术的使用越来越受到石油工作者的重视,如何利用地震资料研究地下地质构造、地层?如何进行储层预测、油藏描述?如何进行油藏、含油气层的预测?这些问题促使地球物理学家、地质学家开发应用了一系列地震资料特殊处理技术,如地震资料反演技术、地震属性分析技术、AVO 分析技术,这些技术充分利用测井、钻井、地震的长处,使人们对地下储层、油藏的研究从点到面、从二维到三维、从三维可视化研究到油藏动态监测、从定性研究到定量化研究,大大提高了钻探成功率,有效地指导了油田开发,为提高油田最终采收率起到了积极的作用,因此地震技术被列为二十一世纪石油工业发展的首要技术,相信地震资料特殊处理技术(地震资料反演技术、地震属性分析技术、AVO分析技术)也必将在我国油田勘探、开发中起到越来越重要的作用。
一. 反演的概念、目的地震资料反演技术就是充分利用测井、钻井、地质资料提供的丰富的构造、层位、岩性等信息,从常规的地震剖面推导出地下地层的波阻抗、密度、速度、孔隙度、渗透率、沙泥岩百分比、压力等信息。
反演律的两个表达式
反演律:(AB)=A+B;(A+B)=A+B+;(注意在使用反演定理时,不属于单个变量上的反号应保留不变,要注意对偶式和反演式的差别)。
1、A+AB=A两乘积项相加,其一项以另一项为因子,该项可以删去;
2、A+AB=A+B两乘积项相加,一项取反后是另一项的因子,该因子可以消去;
3、AB+AB=A两乘积项相加,若他们分别包含B和B+两个因子而其他因子相同,则两项定能合并,且可将B,B+消去;
4、A(A+B)=A变量A和包含变量A的和相乘时,结果为A,即可将和消掉;
5、AB+AC+BC=AB+AC;若两乘积项中分别包含A,A+两个因子,而且这两个乘积项的其余因子组成第三个乘积项时,则第三个乘积项是多余的,可以消去,进一步推广:AB+A+C+BCD=AB+AC;
6、A(AB)=AB当A和一个乘积项的非相乘,并且A为乘积项的因子时,则A这个因子可以消去。
反演原理及公式介绍反演原理是一种数学方法,用来将一个复杂问题转化为更简单的问题,通过解决简单问题来得到原问题的解。
它在数学、物理、工程等领域中广泛应用,并具有重要的理论和实际意义。
反演原理的基本思想是通过利用变换的逆变换来解决问题。
它是一种从目标空间到解空间的映射方法,通过反演这种映射关系,可以从解空间推导出目标空间的信息。
反演原理的关键在于建立目标空间和解空间之间的映射关系,以及确定逆变换的具体形式。
反演原理可以分为两类:线性反演和非线性反演。
线性反演是指目标空间和解空间之间的映射关系是线性的,可以用线性变换来表示。
非线性反演是指映射关系是非线性的,需要用非线性变换来表示。
在数学中,反演原理有许多具体的公式和方法。
其中一个著名的例子是拉普拉斯变换与反演变换之间的关系。
拉普拉斯变换是一种重要的积分变换,它将函数从时域变换到复频域。
而反演变换则将函数从复频域反演回时域。
拉普拉斯变换与反演变换之间的关系可以用以下公式表示:F(s) = ∫f(t)e^(-st)dtf(t) = 1/(2πi) * ∫F(s)e^(st)ds其中,f(t)是时域函数,F(s)是复频域函数,s是复变量。
这个公式表达了拉普拉斯变换与反演变换之间的一一对应关系,可以通过拉普拉斯变换得到函数的复频域表示,然后通过反演变换将其恢复到时域表示。
这个公式在信号处理、控制系统、电路分析等领域中有广泛的应用。
除了拉普拉斯变换,反演原理还有其他一些重要的公式和方法。
例如,傅里叶变换与反演变换之间的关系、哈尔变换与反演变换之间的关系等。
这些公式和方法可以用来解决各种数学问题,并在实际应用中发挥重要作用。
总之,反演原理是一种重要的数学方法,通过建立目标空间和解空间之间的映射关系,可以将复杂问题转化为简单问题,并通过解决简单问题来得到原问题的解。
通过具体的公式和方法,可以实现目标空间与解空间之间的映射和反演。
反演原理在数学、物理、工程等领域中有广泛应用,并对解决实际问题具有重要的理论意义和实际价值。
第一章反演理论第一节基本概念一.反演和正演1.反演反演是一个很广的概念,根据地震波场、地球自由振荡、交变电磁场、重力场以及热学等地球物理观测数据去推测地球内部的结构形态及物质成分,来定量计算各种有关的物理参数,这些都可以归结为反演问题。
在地震勘探中,反演的一个重要应用就是由地震记录得到波阻抗。
有反演,还有正演。
要正确理解反演问题,还要知道正演的概念。
2.正演正演和反演相反,它是对一个假设的地质模型,给定某些参数(如速度、层数、厚度)用理论关系式(数学模型)推导出某种可测量的量(如地震波)。
在地震勘探中,正演的一个重要应用就是制作合成地震记录。
3.例子考虑地球内部的温度分布,假定地球内部的温度随深度线性增加,其关系式可表示成:T(z)=a+bz正演:给定a和b,求不同深度z的对应温度T(z)反演:已经在不同点z测得T(z),求a和b。
二.反演问题描述和公式表达的几个重要问题1.应用哪种参数化方式——离散的还是连续的?2.地球物理数据的性质是什么?观测中的误差是什么?3.问题能不能作为数学问题提出,如果能够,它是不是适定的?4.对问题有无物理约束?5.能获得什么类型的解,达到什么精度?要求得到近似解、解的范围、还是精确解?6.问题是线性的还是非线性的?7.问题是欠定的、超定的、还是适定的?8.什么是问题的最好解法?9.解的置信界限是什么?能否用其它方法来评价?第二节反演的数学基础一.解超定线性反问题1.简单线性回归可利用最小平方法确定参数a 、b 使误差的平方和最小。
⎪⎪⎩⎪⎪⎨⎧∑-∑∑∑-∑=-=∑∑-=22)()(x x n y x xy n b x b y n x b y a (1-2-1) 拟合公式为:bx a y+=ˆ (1-2-2) 该方法的公式原来只适用于解超定问题,但同样适用于欠定问题,当我们有多个参数时,称为多元回归,在地球物理领域广泛采用这种方法。
此过程用矩阵形式表示,则称为广义最小平方法矩阵方演。
2.非约束最小平方法反演——广义矩阵方法由前面讨论可知,参数估计的最小平方方法用矩阵公式表示,所得到的算法等价于一个或多个模型参数的一个或多个数据集反演,步骤为:问题定义→矩阵公式→最小平方解 线性问题采用广义矩阵形式d=Gm (1-2-3) 对于精确的数据模型,参数m 为m=G -1d (1-2-4)但是由于试验误差,实际数据将不能精确拟合获得,故采用最小平方法求解。
解的矩阵表示式为d G G G mT T 1][ˆ-= (1-2-5) 上式具体计算时可用奇异值分解方法 G=U ∧VT最后,得mˆ=(G T G )-1G T d=V ∧-1U T d (1-2-6)二. 约束线性最小平方反演为了得到最合适的解,通常可在方程d=Gm 中加先验信息,进行约束反演。
约束方程为Dm=h (1-2-7)D 一般为只有对角线有值的矩阵,我们希望朝着j h 偏置j m 使得ϕ最小。
ϕ=(d-Gm ()Td-Gm )+β2(Dm-h ()TDm-h ) (1-2-8)如果D 是单位矩阵,可以得到约束解c mˆ=(G TG+β2I )1-(G Td+β2h ) (1-2-9)式中,β称为Lagrange 乘子。
三.解非线性反演问题 1.思路在实际工作中许多问题都是非线性的,而非线性问题求解通常比较复杂,这样就产生这样一个问题,给定一些非线性问题,而它们又不服从简单的线性变换,那么能否用通用的方法使我们可以用一些线性反演的方法来估算未知模型参数,并最终求得问题的解决呢?答案是肯定的。
2.初始模型和线性化 对于非线性问题d i =f i (m 1,m 2,…m p )=f i (m ), i=1,2,…n (1-2-10) 设m 0为初始模型,则其响应为 )(00m f d= (1-2-11)现假定f (m )在m 0附近是线性的,从而关于m 0的模型响应的微小摄动可以用Taylor 级数展开为高次项+∂∂++∂∂+∂∂+∂∂+=++++=p pii i i i p p i m m f m m f m m f m m f m f m m m m m m m m f m f δδδδδδδδ 33221100303202101)(),,,()( 或简记为)||(|||)()()(21000m O m m m f m f m f p j j m m j i δ+⎭⎬⎫⎩⎨⎧∑δ∂∂+===实际情况要考虑噪声d=f (m )+e (1-2-12)⎭⎬⎫⎩⎨⎧∑δ∂∂--=-===p j j m m j im m m f m f d m f d e 100.|)()()(0令y=d-f (m 0),m x m f A j ijδ=∂∂=,/,则有e=d-)(m f =y-Ax (1-2-13) e=y-Ax这样,非线性问题转化成线性问题,我们可以用线性的方法求出问题的解。
四、无约束非线性反演1.问题的公式化 目标函数:q=e Te=(d-f(m))T(d-f(m)) (1-2-14) 利用前述结果,上式改写为q=e Te=(y-Ax)T(y-Ax) (1-2-15)2.问题的解法:Gauss-Newton 法 对参数摄动的最小平方解 y A A A xT T 1)(-= (1-2-16)将摄动(x=δm )应用于起始模型m 0,迭代公式如下:y A A A m mT T k k 11)(-++= (1-2-17)其中m k为Jacobian 矩阵A 的赋值。
3.Gauss-Newton 法的局限性当A TA 病态(本征值很小或近于0)时,计算的解会大到令人难以置信。
因此在实践当中,必须对m k做x 的微小校正。
4.最速下降(梯度)法初始模型仅在目标函数q 的负梯度方向予以校正,即 ⎭⎬⎫⎩⎨⎧∂∂-=m q k x(1-2-18)其中k 是合适的常数,进一步推导可得 y A k m f d kA m f d Ak x T T T]2[))((2))}((2{=-=---= (1-2-19)以上方程中以[A TA]-1取代常数因子2k ,将变为方程1-2-16所定义的Gauss-Newton 法,k 值决定校正步长。
但以上方程并不含有任何逆矩阵,因此较Gauss-Newton 法具备更好的起始收敛特征。
最速下降法当采用最小平方解法时,其收敛速率将下降,因此不宜在实际反演中应用。
5.对非稳定性和非收敛性的补救办法当A TA 是病态时,为防止无界解的增大,Levenberg (1944)提出了一种阻尼最小平方的方法,该方法可在Taylor 近似的逐次应用过程中,阻滞参数摄动的绝对值。
Levenberg 建议应在A TA 的主对角线上加一个随意选取的正的权因子,并且要显示出当权因子相等时,q 2的剩余和的方向导数为最小。
这种想法以后为Maequardt (1963,1970)用来开发了一种非常有用的非线性算法。
该技术称为岭回归(Ridge Regression )或Marquardt-Levenberg 方法,是地球物理领域最常见的一种反演算法。
就其本质来讲,实际上是Gauss-Newton 法和最速下降法之间的内插,一种成功地结合二者有用特性的混合技术。
五、约束反演:岭回归或Marquardt-Levenberg 法1.目标函数 )(2021L x x e e q q T T -β+=β+=ϕ (1-2-20)目的:误差和摄动量均取极小。
其中摄动量是新增的约束条件,从本质上讲,岭回归法实际上是约束非线性最小平方法。
β是Lagrange 乘子,可认为是阻尼因子。
如果β赋值近于0,则其解近似于Gauss-Newton 解。
2.问题的求解求解方法与非约束最小平方法相同,最终的解为: y A I A A x T T r1][-β+= (1-2-21)而后可将解x r 用于迭代过程 y A I A A m mT T k k 11][-+β++= (1-2-22)其中A 是k+1次迭代对m k求的值 ][13210r k r k r k r k r kx x x x x m m++++++=--- (1-2-23)岭回归法实际上是最速下降法和Gauss-Newton 法二者相结合的混合技术。
当初始模型与问题的解相差甚远时,最速下降法起主要作用;而当接近于最终解时,最小平方法起主要作用。
六.非线性偏置估计对一组既不完整又不准确的数据进行解释时,通常比较明智的做法是寻找一个和先验数据相一致的模型,这些先验数据可以是先前的地球物理研究数据,地质数据、测井数据,这些附加的先验信息可以帮助我们从不准确的实际数据得出的所有的解中求出最可信的一个,附有先验信息的反演问题可在一个统一的偏置估计框架内进行讨论。
此方法强调实际过程的简单有效,为清楚起见,在此种方法中将初始模型和先验信息加以区别。
1.理论基础偏置估计的理论很简单,其基本原理类似于约束线性最小平方反演方法。
特别的是除起始(或初始)模型m 0外引入了先验信息h 。
同时,用对角线加权矩阵W=σ-1I 来比例数据方程,使求解过程稳定。
2.应用先验信息的非线性反演为设有p 个参数,h 为先验数据,Dm=h 形式的约束方程可表示为⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=p p h h h m m m Dm 2121111 (1-2-24) 为使相邻物理参数之间的差异降至最小平滑度,需采取Twoney —Tikhonoy 平滑度措施。
⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡=⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡⎥⎥⎥⎥⎦⎤⎢⎢⎢⎢⎣⎡---=p p h h h m m m Dm 2121111111 (1-2-25) 我们的目的是要使m 偏向于h ,不妨将问题简单陈述为:给定一组有限的不准确的观测数据,在所有等效解中求其真解(考虑数据和模型误差)并使之与观测数据相吻合,且满足模型参数的可靠估计。
从数学意义来讲,上述问题就等效于对预测误差e Te 和最终解与特定约束的偏差极小 ])[(])[())(())((h Dm h Dm m Wf Wd m Wf Wd L T T -β-β+--=(1-2-26)如果f(m)是连续的并且可微,则可用Taylor 定理将其相对于初始模型m 0展开,从而给出方程(1-2-26)的线性近似]})([])({[)()(00h x m D h x m D WAx Wy WAx Wy L TT T -+ββ-++--=(1-2-27)令B=βTβ,展开上式,并将偏微分置0,最后得偏置解为 }]{)[(])[(01m h B Wy WA B WA WA x T T-++=- (1-2-28)迭代公式 }]{)[(])[(11k T T k k m h B Wy WA B WA WA m m-+++=-+ (1-2-29)如果先验信息有疑义(或不可信),那就需要将约束置为,即h=[0,0…,0]T,而且所有β的元素均置为相等的常数(0<β<1),这样所有的参数都具有相等的权重。