• 
    

    
    

      99热精品在线国产_美女午夜性视频免费_国产精品国产高清国产av_av欧美777_自拍偷自拍亚洲精品老妇_亚洲熟女精品中文字幕_www日本黄色视频网_国产精品野战在线观看

      ?

      基于塊狀有理Krylov方法的大地電磁三維模型降階正演

      2022-10-08 07:35:18周建美劉文韜魯凱亮
      石油地球物理勘探 2022年5期
      關(guān)鍵詞:計(jì)算速度有理塊狀

      周建美 劉文韜 魯凱亮 李 貅

      (長(zhǎng)安大學(xué)地質(zhì)工程與測(cè)繪學(xué)院,陜西西安 710054)

      0 引言

      大地電磁(MT)方法廣泛應(yīng)用于地殼研究[1-2]、巖石圈地幔調(diào)查[3-6]、資源勘探[7-11]和海洋調(diào)查[12]等領(lǐng)域。MT方法是一種典型的頻域電磁測(cè)深方法[13],工作頻率范圍可達(dá)10-5~104Hz[14]。MT三維正演方法可以分為以下幾類:積分方程法[15-17],有限差分方法[18-23],有限體積方法[24-25],有限元方法[26-32]以及無網(wǎng)格法[33]等。無論采用哪種正演方法,都需要求解多個(gè)頻率的大型稀疏線性方程組[34]。MT響應(yīng)頻率范圍通常很大,可能達(dá)到5個(gè)或更高數(shù)量級(jí),每個(gè)數(shù)量級(jí)范圍內(nèi)通常包含5~10個(gè)采樣頻點(diǎn)[35]。此外,在每個(gè)頻率上都需要針對(duì)x方向TE極化源和y方向TM極化源進(jìn)行兩次正演[27]。因此,一次MT正演一般需要求解幾十個(gè)大型稀疏線性方程組,計(jì)算量很大。

      學(xué)者們對(duì)此提出了多頻電磁正演加速方法。Um等[36]引入了一種針對(duì)迭代法的預(yù)處理重復(fù)利用技術(shù),只需求解最低頻率的ILU預(yù)處理矩陣,并將該預(yù)處理矩陣重復(fù)應(yīng)用于其他頻率的正演計(jì)算,從而減少正演計(jì)算時(shí)間。但該算法對(duì)于較大頻率間隔情況下(比如MT)的正演模擬的有效性還有待驗(yàn)證。另一種常用方法是并行計(jì)算技術(shù)[37],即采用多CPU計(jì)算設(shè)備并行計(jì)算多個(gè)頻率的正演響應(yīng)[38-39]。上述兩種改進(jìn)算法本質(zhì)上都是基于不同發(fā)射頻率正演響應(yīng)的獨(dú)立求解,當(dāng)發(fā)射頻點(diǎn)數(shù)增加時(shí),方程求解次數(shù)或CPU數(shù)量也需要相應(yīng)增加。

      相對(duì)上述兩種方法,Krylov子空間算法[40-43]更有效。隨頻率變化的電場(chǎng)響應(yīng)可以表示為一個(gè)傳遞函數(shù)與源矢量的乘積[40],Krylov子空間算法可對(duì)其有效求解。Druskin等[40]基于多項(xiàng)式Krylov子空間近似的譜Lanczos方法(SLDM)求解上述電場(chǎng)響應(yīng)表達(dá)式,但該算法的收斂速度依賴于頻率范圍和模型的電導(dǎo)率差異[41]。相對(duì)而言,有理Krylov子空間方法[41-44]的收斂性更好,且收斂性不依賴于模型電導(dǎo)率差異和空間網(wǎng)格分布。但是該算法需要求解多個(gè)極點(diǎn)的大型線性方程組。采用重復(fù)極點(diǎn),結(jié)合直接求解器,可以顯著提高求解速度。

      盡管Krylov子空間算法可以求解人工源頻率域多頻電磁響應(yīng),但是該方法不能直接推廣到MT正演求解。MT正演假設(shè)源是無限大的平面波源,通常采用邊界條件隱式代替源的作用[18-19],相應(yīng)的MT正演響應(yīng)不能表示為一個(gè)傳遞函數(shù)與矢量的乘積形式。Kordy等[45]基于二次場(chǎng)方法,將MT響應(yīng)表示為一個(gè)傳遞函數(shù)與二次場(chǎng)矢量的乘積形式,從而可以采用Krylov子空間算法進(jìn)行求解,但是由于二次場(chǎng)是隨頻率變化的,因此求解每一個(gè)頻率的正演響應(yīng)時(shí)都需要重新構(gòu)建一次Krylov子空間。為此,Kordy等[45]引入一種有理插值技術(shù)解決這一問題,但仍需要多次正演計(jì)算生成有理插值方法所需的訓(xùn)練集,因而相比常規(guī)的逐次求解各個(gè)頻率正演響應(yīng)的方法,該方法僅僅獲得2~4倍的加速。

      不同于Kordy等的處理方法,本文將MT的源顯式表示為一個(gè)位于高空的平面電流的形式[46],該源對(duì)于所有頻率都是一個(gè)常數(shù)。當(dāng)平面電流位于模型上邊界時(shí),與Zhang等[47]直接在模型上邊界賦值電場(chǎng)為1等效。在此基礎(chǔ)上,可以將MT響應(yīng)表示為一個(gè)傳遞函數(shù)與常數(shù)源矢量的乘積形式,從而可以采用有理Krylov方法求解MT響應(yīng)[47]。

      與可控源電磁法正演問題不同[42],模擬MT響應(yīng)需對(duì)每一個(gè)頻率計(jì)算TE和TM極化源的兩次正演,這等價(jià)于一個(gè)多源正演問題。塊狀Krylov技術(shù)廣泛應(yīng)用于多源正演問題,可有效提高計(jì)算效率[48-50]。為進(jìn)一步提高M(jìn)T正演的計(jì)算速度,不同于Zhang等[47]直接采用有理Krylov方法進(jìn)行求解,本文引入塊狀有理Krylov技術(shù)[51],將TE和TM極化源表示為塊狀源矢量,將求解兩個(gè)極化源的正演響應(yīng)簡(jiǎn)化為構(gòu)建一個(gè)塊狀有理Krylov子空間。

      極點(diǎn)是有理Krylov方法的一個(gè)重要參數(shù),極點(diǎn)的選取會(huì)影響方法的計(jì)算速度和計(jì)算精度。Güttel[52]對(duì)極點(diǎn)的選取算法進(jìn)行了總結(jié),提出了一種最優(yōu)化極點(diǎn)選取方法,即通過全局搜索得到多個(gè)最優(yōu)化重復(fù)極點(diǎn)[50]?;谠摲椒?,本文引入一種更簡(jiǎn)單、有效的方法獲取最優(yōu)化單個(gè)重復(fù)極點(diǎn)[42],結(jié)合直接法求解器[53],可實(shí)現(xiàn)MT三維模型的高效正演模擬。

      本文首先介紹基于擬態(tài)有限體積的空間離散化方法[54],源項(xiàng)顯式表示為面電流分布,從而將MT響應(yīng)表示為傳遞函數(shù)與常數(shù)源矢量乘積的形式; 然后,使用塊狀有理Krylov(BRK)算法獲得傳遞函數(shù)的模型降階近似解; 最后,通過典型的一維半空間模型和3D都柏林測(cè)試模型1(DMT1)正演[34],驗(yàn)證本文算法的計(jì)算精度和計(jì)算速度。

      1 正演算法

      1.1 控制方程離散

      設(shè)電磁場(chǎng)隨時(shí)間的變化關(guān)系為eiωt,忽略位移電流,則MT正演對(duì)應(yīng)的控制方程為[14]

      ?×E+iωB=0

      (1)

      ?×μ-1B-σE=S

      (2)

      式中:E和B分別表示電場(chǎng)強(qiáng)度矢量和磁場(chǎng)強(qiáng)度矢量; 角頻率ω=2πf,其中f是頻率;μ是磁導(dǎo)率;σ是電導(dǎo)率;S是外加源項(xiàng),顯式表示為平面電流分布[46]。采用自然邊界條件,利用基于交錯(cuò)網(wǎng)格的擬態(tài)有限體積方法[54],得到空間離散后的控制方程

      Ce+iωb=0

      (3)

      CTMμb-Mσe=s

      (4)

      式中:C是離散形式的旋度算子;Mμ和Mσ分別是包含模型磁導(dǎo)率和電導(dǎo)率信息的離散矩陣,具體形式參見文獻(xiàn)[42];e、b和s分別為離散形式的電場(chǎng)、磁場(chǎng)和發(fā)射源項(xiàng)。對(duì)于三維MT正演,同時(shí)考慮TE和TM極化源,采用如圖1所示的平面電流近似,平面電流位于空氣層中一定高度,可得空間離散的源項(xiàng)為

      圖1 TE極化模式(左圖中藍(lán)色箭頭)和TM極化模式(右圖中橙色箭頭)的平面電流源分布示意圖

      [H(x-xi)-H(x-xi+1)]

      i=1,2,...,nx-1;j=1,2,...,ny

      (5)

      [H(y-yj)-H(y-yj+1)]

      i=1,2,...,nx;j=1,2,...,ny-1

      (6)

      s=[s1,s2]

      (7)

      消去式(4)中的磁場(chǎng),得到關(guān)于電場(chǎng)的控制方程

      (A+iωI)e=-iωX

      (8)

      e(ω)=gω(A)X

      (9)

      1.2 塊狀有理Krylov方法

      采用Krylov子空間方法近似求解gω(A)X,由于X是一個(gè)塊狀矩陣,因此可采用BRK方法一次性求解所有源的正演響應(yīng)[51]。給定塊狀矩陣X和單個(gè)重復(fù)極點(diǎn)ξ,BRK方法采用Gram-Schmidt正交化方法求解得到有理Krylov子空間的基,由一系列的塊狀矢量v1,v2,…,vm+1構(gòu)成,這里m表示子空間的維度。針對(duì)單個(gè)矢量和塊狀矩陣的有理Krylov方法(算法1)的程序?qū)崿F(xiàn)見表1[50]。

      表1 算法1——塊狀有理Krylov方法

      (10)

      為了實(shí)現(xiàn)算法1,還需要預(yù)先給出極點(diǎn)ξ和迭代次數(shù)m。本文采用單個(gè)重復(fù)極點(diǎn)ξ,其值可通過近似收斂率公式快速得到[42]。對(duì)于頻率范圍T=[ωmin,ωmax],最優(yōu)化極點(diǎn)為

      (11)

      得到最優(yōu)化極點(diǎn)ξ后,可以采用替代算法[42]快速得到最優(yōu)化迭代次數(shù)mopt。根據(jù)周建美等[42]的分析,頻率為ωmin和ωmax時(shí),收斂率最差(模型降階解滿足給定殘差閾值所需迭代次數(shù)最大),但是最低頻率ωmin對(duì)應(yīng)的相對(duì)誤差最大,因此可以簡(jiǎn)單地選擇最低頻率ωmin對(duì)應(yīng)的模型降階解的相對(duì)誤差不再降低時(shí)的m作為mopt。由于已知最優(yōu)化的單個(gè)重復(fù)極點(diǎn)ξ,本文求解mopt的替代算法較B?rner等[41]提出的方法更加簡(jiǎn)化,算法的具體計(jì)算機(jī)實(shí)現(xiàn)過程算法2如表2所示,其中:L0=diag(λ1,λ2…,λN)為替代對(duì)角矩陣,λ1,λ2,…,λN是[λmin=10-8,λmax=108]范圍內(nèi)N=500個(gè)對(duì)數(shù)等間隔分布的值;mmax為一個(gè)足夠大的數(shù),本文取mmax=200;R(m)表示Rm的集合; arg minR(m)表示尋找R(m)中最小Rm所對(duì)應(yīng)的m。

      表2 算法2——求解mopt的替代算法

      圖2 fmax/fmin固定時(shí)不同fmin條件下有理Krylov解的相對(duì)誤差error隨m的變化曲線

      圖3 求解頻率范圍的fmax固定時(shí)不同fmin的有理Krylov解的相對(duì)誤差error隨m的變化曲線

      1.3 MT響應(yīng)

      張量MT勘探典型的測(cè)量參數(shù)是地表水平電場(chǎng)Ex、Ey及全磁場(chǎng)分量Hx、Hy、Hz。假定有兩個(gè)正交極化源,阻抗張量為

      (12)

      其中下標(biāo)“1”和“2”分別代表TE和TM極化模式。基于阻抗張量Z定義視電阻率和相位[13]分別為

      (13)

      (14)

      式中:下標(biāo)“q”和“p”代表x或y; Re(·)和Im(·)分別表示取實(shí)部和虛部。

      2 數(shù)值實(shí)例

      通過兩個(gè)典型模型的正演驗(yàn)證BRK方法對(duì)MT正演計(jì)算的速度和精度。數(shù)值實(shí)例中空氣層電阻率均為1×106Ω·m。本文計(jì)算設(shè)備為32G內(nèi)存、四核主頻3.6GHz的Intel i7CPU的臺(tái)式電腦。

      2.1 均勻半空間模型

      采用BRK方法計(jì)算MT響應(yīng)。根據(jù)式(11)得到最優(yōu)化極點(diǎn)ξ=-0.1987。采用替代算法求解mopt。圖4為頻率fmin為0.001Hz時(shí)的有理Krylov子空間解的相對(duì)誤差error隨m的變化曲線。由圖可見,m>70時(shí),error小于1×10-6且基本恒定,滿足計(jì)算精度要求,因此選取mopt=70。

      圖4 均勻半空間模型fmin=0.001Hz的有理Krylov解的error曲線

      圖5為不同h時(shí)計(jì)算的視電阻率和相位正演結(jié)果與解析解的對(duì)比。對(duì)于均勻半空間模型,TE和TM模式的響應(yīng)是相同的,因此圖5僅給出了TE模式的正演結(jié)果。

      由圖5可見,在低頻時(shí),靠近地表(h=0.5δ)時(shí),平面電流源不能較好地近似為平面波源,因此正演響應(yīng)存在較大誤差; 當(dāng)平面電流源逐漸遠(yuǎn)離地表(h=4δ,8δ,12δ)時(shí),正演誤差逐漸減??; 當(dāng)平面電流源位于空氣層邊界(h=16δ)時(shí),所有頻點(diǎn)視電阻率相對(duì)誤差均小于1%,相位誤差均小于0.5°。

      圖5 半空間模型不同h的MT視電阻率(a)和相位(b)響應(yīng)與解析解對(duì)比

      均勻半空間模型計(jì)算結(jié)果表明,將平面電流源置于空氣層邊界時(shí),本文BRK方法能夠精確地模擬MT三維正演響應(yīng)。

      為了分析BRK方法的計(jì)算效率,對(duì)比本文BRK方法、非塊狀有理Krylov方法[42](RK)和逐次采用直接求解器PARDISO[53]求解各個(gè)頻率的正演響應(yīng)的直接求解法(Direct)的計(jì)算結(jié)果。雖然一維模型的TE模式和TM模式的響應(yīng)是相同的,但是為了通用性考慮,在比較算法計(jì)算效率時(shí),本文依然以計(jì)算TE和TM模式響應(yīng)的總計(jì)算時(shí)間為依據(jù)。上述三種算法計(jì)算的MT響應(yīng)基本相同,因此本文僅對(duì)計(jì)算時(shí)間進(jìn)行比較,結(jié)果如表3所示??梢?,本文BRK方法只需1次系數(shù)矩陣分解及70次矩陣回代; RK方法分別求解TE和TM模式的響應(yīng),因此需要1次系數(shù)矩陣分解和140次矩陣回代; 直接求解法(Direct)需對(duì)每個(gè)頻率進(jìn)行1次系數(shù)矩陣分解,因此共計(jì)需要31次系數(shù)矩陣分解和31次矩陣回代。因此,本文BRK方法相比直接求解法,能夠顯著提高計(jì)算速度,加速比高達(dá)22.5; 相比RK方法,由于減小了1次子空間構(gòu)建的運(yùn)算次數(shù),也能實(shí)現(xiàn)一定的加速效果。

      表3 均勻半空間模型MT響應(yīng)模擬不同算法計(jì)算量及耗時(shí)對(duì)比

      2.2 三維DTM1模型

      為了進(jìn)一步分析BRK方法的精度和速度,利用三維都柏林測(cè)試模型1(DTM1)[30]進(jìn)行正演響應(yīng)計(jì)算,并與有限元法和積分方程方法的正演結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

      DTM1模型的均勻半空間包含3個(gè)塊狀電性異常體,具體參數(shù)見表4和圖6。坐標(biāo)原點(diǎn)位于塊體1中心點(diǎn)的正上方地表,觀測(cè)點(diǎn)位于坐標(biāo)原點(diǎn),fmin=10-4Hz,fmax=10Hz,在計(jì)算頻率范圍內(nèi)對(duì)數(shù)等間隔取21個(gè)頻點(diǎn)。計(jì)算區(qū)域離散為72×74×72個(gè)網(wǎng)格,最小網(wǎng)格長(zhǎng)度為20m,網(wǎng)格放大系數(shù)為1.5。

      圖6 DTM1模型示意圖

      表4 DTM1模型塊體空間坐標(biāo)和電阻率

      根據(jù)式(11)得到最優(yōu)化極點(diǎn)ξ=-0.1987,與一維模型的最優(yōu)化極點(diǎn)值相同,因?yàn)闃O點(diǎn)取決于最低頻率和最高頻率的乘積。采用替代算法求解mopt。圖7為fmin=1×10-4Hz的有理Krylov子空間解的相對(duì)誤差error隨m的變化曲線。相比一維模型,三維DTM1模型的求解頻率范圍更大,因此最小頻率fmin對(duì)應(yīng)的誤差收斂率更小,從而相對(duì)誤差穩(wěn)定時(shí)所對(duì)應(yīng)的m更大。由圖7可知,m>150時(shí),相對(duì)誤差基本恒定,因此選取mopt=150。

      圖7 fmin=1×10-4Hz時(shí)有理Krylov子空間解的error隨m的變化曲線

      采用本文BRK方法得到的DTM1模型正演結(jié)果見圖8。文獻(xiàn)[32]給出了多種方法的DTM1模型正演響應(yīng),其中積分方程法(IE)[55]和有限元法(FE)[27]的結(jié)果基本重合,因此本文以這兩種算法的正演結(jié)果作為參考,驗(yàn)證本文算法的精度。由圖8可知,BRK方法正演得到的xy和yx分量的視電阻率(ρxy,ρyx)和相位曲線(φxy,φyx),與積分方程法[55]和有限元法[27]的結(jié)果基本重合; BRK方法正演得到的xx和yy分量的視電阻率(ρxx,ρyy)和相位(φxx,φyy),在高頻段(>1Hz)由于視電阻率值太小沒有顯示,相位分布也相對(duì)雜亂; 但是在低頻段(<1Hz),本文計(jì)算結(jié)果與積分方程法和有限元法的結(jié)果基本一致。因此,本文BRK方法能夠較精確地正演MT三維復(fù)雜模型的電磁響應(yīng)。

      統(tǒng)計(jì)本文BRK法、RK[42]法和Direct法[53]開展DTM1模型正演的耗時(shí)如表5所示。相比Direct法,BRK法加速比達(dá)到11.8; 相比RK方法,也能實(shí)現(xiàn)一定的加速效果。相比一維半空間模型,三維DTM1模型的正演加速比有所降低,主要原因在于三維DTM1模型求解的頻率數(shù)量?jī)H為21,每個(gè)數(shù)量級(jí)范圍內(nèi)僅選取4個(gè)頻率,相比一維半空間模型(頻率數(shù)量為31)有所減少,因而直接求解法所需的計(jì)算時(shí)間相對(duì)減少,導(dǎo)致BRK方法的加速效果相對(duì)下降。

      3 討論

      MT正反演中如何選取頻點(diǎn)一直是一個(gè)開放的問題[56],一般采用對(duì)數(shù)等間隔選取方法,每個(gè)數(shù)量級(jí)范圍內(nèi)選取3~4個(gè)頻率[57]或者更少[58],少數(shù)情況下選取5~6個(gè)頻率[59]甚至8個(gè)頻率[60]。由于采用直接求解方法,每個(gè)頻率都需要求解2次大型線性方程組,因此應(yīng)選取盡量少的頻率[56]。

      采用本文BRK子空間方法則可以很好地避免上述問題。對(duì)于BRK子空間方法,增加求解頻率數(shù)量,只是增加了求解模型降階解方程(式(10))的次數(shù)。由于式(10)是小維度矩陣的傳遞函數(shù)求解,計(jì)算速度很快,因此相應(yīng)增加的計(jì)算時(shí)間可以忽略。如果按照一維均勻半空間模型的頻率分布密度采樣,即在1×10-4~1×10Hz頻率范圍內(nèi)計(jì)算51個(gè)對(duì)數(shù)等間隔分布的頻率,對(duì)這些頻點(diǎn)計(jì)算MT響應(yīng),BRK方法耗時(shí)僅為2988.5s,相比21個(gè)頻率的MT響應(yīng)計(jì)算時(shí)間2894.2s,增加了30個(gè)計(jì)算頻率,但求解時(shí)間僅增加94.3s,即增加1個(gè)頻率所需計(jì)算時(shí)間僅為3.1s。而采用直接求解法計(jì)算51個(gè)頻率的正演響應(yīng),所需時(shí)間高達(dá)83504.2s,相比計(jì)算21個(gè)頻率的計(jì)算時(shí)間34391.1s,意味著增加30個(gè)頻率所需求解時(shí)間增加49113.1s,即增加1個(gè)頻率的正演響應(yīng)所需要的時(shí)間高達(dá)1637.1s,為BRK方法所需時(shí)間的528倍。計(jì)算51個(gè)頻率的正演響應(yīng),BRK方法相比直接求解法的加速比高達(dá)27.9。顯然,求解頻點(diǎn)數(shù)越多,BRK方法的計(jì)算速度優(yōu)勢(shì)越明顯。

      圖9為采用BRK方法計(jì)算的51個(gè)頻率和21個(gè)頻率的MT響應(yīng)結(jié)果,這里僅給出通?;趚y和yx分量計(jì)算的視電阻率和相位。如圖9所示,51個(gè)頻率的MT視電阻率和相位曲線,相比21個(gè)頻率的MT曲線,更能夠體現(xiàn)曲線變化的細(xì)節(jié)特征。因此,在計(jì)算時(shí)間允許的條件下,建議選取盡可能多的頻點(diǎn)數(shù),可得到更精細(xì)的響應(yīng)曲線特征。

      圖9 DTM1模型采用BRK方法計(jì)算的不同頻點(diǎn)的視電阻率(上)和相位(下)

      4 結(jié)論

      本文基于擬態(tài)有限體積離散和塊狀有理Krylov方法實(shí)現(xiàn)了一種求解MT三維正演響應(yīng)的快速算法。通過將源顯式表示為高空中的平面電流源,可將任意頻率的MT正演響應(yīng)表示為一個(gè)傳遞函數(shù)與源矢量的乘積。采用塊狀有理Krylov方法,只需要構(gòu)建一次塊狀有理Krylov子空間即可實(shí)現(xiàn)TE和TM極化源在給定頻率范圍內(nèi)所有頻點(diǎn)的MT正演響應(yīng)。采用漸近收斂公式得到塊狀有理Krylov方法的最優(yōu)化單個(gè)重復(fù)極點(diǎn),利用替代算法可快速得到最優(yōu)化的Krylov子空間維度,結(jié)合直接求解器,將MT三維正演的計(jì)算量減小為一次系數(shù)矩陣分解和多次矩陣回代。相對(duì)常規(guī)的直接求解方法,本文方法極大地提高了計(jì)算速度。

      均勻半空間模型的數(shù)值實(shí)例結(jié)果表明,將平面電流源設(shè)置在空間離散網(wǎng)格中空氣層的最外邊界區(qū)域,能夠最大限度地近似為平面波源,降低正演近似誤差。計(jì)算31個(gè)頻率的半空間模型正演響應(yīng),相比直接求解方法,塊狀有理Krylov方法在保證計(jì)算結(jié)果精度的同時(shí),實(shí)現(xiàn)了22.5倍的加速; 計(jì)算21個(gè)頻率的三維DTM1模型的正演響應(yīng),相比直接求解方法,塊狀有理Krylov方法實(shí)現(xiàn)了11.8倍的加速。求解頻率數(shù)越多,塊狀有理Krylov方法的計(jì)算速度優(yōu)勢(shì)越明顯。

      本文塊狀有理Krylov方法的主要計(jì)算量為1次系數(shù)矩陣分解和mopt次回代,因此對(duì)于中小尺度模型,當(dāng)求解頻率數(shù)量較多時(shí),本文算法在計(jì)算速度上優(yōu)勢(shì)顯著。當(dāng)模型的空間離散網(wǎng)格數(shù)量較大、需要求解的頻率數(shù)量較少時(shí),直接分解算法的計(jì)算時(shí)間和占用內(nèi)存都會(huì)顯著增加,此時(shí)基于迭代算法逐次求解各個(gè)頻率響應(yīng)的傳統(tǒng)方法在計(jì)算速度上更具有優(yōu)勢(shì)。因此,實(shí)際工作中要根據(jù)模型規(guī)模和頻率數(shù)量選擇合適的正演求解方法。

      猜你喜歡
      計(jì)算速度有理塊狀
      有理 有趣 有深意
      《有理數(shù)》鞏固練習(xí)
      淺談小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中學(xué)生計(jì)算能力的培養(yǎng)與提高
      學(xué)周刊(2019年3期)2019-01-11 11:33:48
      小學(xué)生數(shù)學(xué)思維能力培養(yǎng)的幾種策略
      圓周上的有理點(diǎn)
      Ghosts in the shell: identif i cation of microglia in the human central nervous system by P2Y12 receptor
      厚層塊狀特低滲礫巖油藏水平井壓裂參數(shù)優(yōu)化
      美國(guó)將造超級(jí)計(jì)算機(jī)之王?速度超天河二號(hào)30倍
      探析小學(xué)數(shù)學(xué)教學(xué)中如何提升學(xué)生的計(jì)算能力
      某些有理群的結(jié)構(gòu)
      奉贤区| 镇雄县| 萨迦县| 南木林县| 宁城县| 土默特左旗| 景泰县| 玉田县| 上饶市| 磴口县| 怀柔区| 舞钢市| 临湘市| 朝阳市| 遵义县| 泗水县| 巨野县| 古蔺县| 剑川县| 威远县| 海晏县| 图木舒克市| 汝城县| 寿光市| 绥宁县| 时尚| 沁阳市| 余庆县| 凤冈县| 安泽县| 英德市| 张家口市| 汕尾市| 滦南县| 诸城市| 常德市| 洞头县| 共和县| 阳山县| 麻栗坡县| 老河口市|