1) Nonlinear inversion
非线性反演
1.
Application of seismic high resolution nonlinear inversion to thin and interbedded reservoir recognition;
地震高分辨率非线性反演在薄互储层识别中的应用
2.
The chaotic phenomenon in nonlinear inversion of seismic trace is analysed in detail.
本文先分析了地震道非线性反演中的混饨现象，然后从井出发，以非线性动力学不动点理论及混炖控制理论为基础，提出了井约束混地控制反演方法。
3.
Spline function method for nonlinear inversion of 2-D single magnetic interface depth is suitable to the case where re.
利用△T异常反演居里面深度的方法分为两个步骤：第一步，用多次插值切割法从总异常中分离出由居里面起伏引起的△T异常;第二步，用二维单一磁性界面深度的非线性反演的样条函数法对由居里面起伏引起的△T异常进行反演得到居里面深度。
2) non-linear inversion
非线性反演
1.
In the light of the fact that Lotka-Volterra model has the characteristic of spatiotemporal structure, and taking the theory of satellite orbit-determination into consideration, a practical method of non-linear inversion is proposed.
根据Lotka Volterra模型具有时空结构的特点 ,结合卫星定轨理论 ,提出一种非线性反演的实用方法 ,这种方法原理可用于一般系统连续时空数学模型的反演问题。
2.
This paper describes in detail the principle of non-linear inversion on AVO responses as well as the construction of objective function and calculation of Hesse matrix which are all used in the inversion.
详细论述了AVO非线性反演方法的原理、反演中目标函数的构造以及海色矩阵的计算 ,获得了较精确的含气砂岩的泊松比值 ,直接检测了气层。
3) seismic nonlinear inversion
地震非线性反演
1.
A seismic nonlinear inversion for apparent fracture density of hydrocarbon reservoir based on GA-BP theory;
基于GA-BP理论的储层视裂缝密度地震非线性反演方法
4) optimized non-linear inversion
优化非线性反演
1.
The method of seismic optimized non-linear inversion consists of genetic algorithm and artificial nerval network and employes mix intelligence optimum learning method.
地震优化非线性反演方法是一种集遗传算法和人工神经网络技术的优势于一体的新技术,它采用混合智能优化学习方法,这种优化学习方法是将BP算法作为一个算子嵌入到自适应遗传算法中,以概率Pbp的方式进行搜索运算,从而,快速而精确地找到全局最优解。
5) generalized nonlinear inversion
广义非线性反演
1.
The author proposes a generalized nonlinear inversion method by combini ng the nonlinear optimization theory with geophysical inversion problem, and mak es a discussion on the stability and fast algorithm of the method.
在非线性最优化理论的基础上结合地球物理反演问题 ,提出广义非线性反演方法 ,并对该方法的稳定性和快速算法进行了探讨。
2.
Second,we use a generalized nonlinear inversion to get the global optimal velocity perturbation model to all traces.
我们将首先去掉速度模型修正量与成象深度差呈线性关系的假设,推导出具有二阶精度的速度模型修正量计算公式,使每一次迭代得到的速度模型尽可能地接近实际模型;然后采用广义非线性反演方法反演获得对所有道集的全局最优的速度模型修正量,不仅极大地加快了收敛速度,而且反演过程中陷入局部极小的可能性也减小了。
6) nonlinear backstepping control strategy
非线性反演控制
1.
Applications of nonlinear backstepping control strategy in multivariable control of aeroengine;
非线性反演控制律在航空发动机多变量控制中的应用
补充资料：线性联络
线性联络
linear connection
线性联络〔功.r“妞拍币佣;JI“”e皿”四ea:300eT‘1 l)微分流形M上的线性联络是M上与仿射联络(affine conlleC石on)相关联的微分几何结构.对于每个仿射联络，可定义向量的平行移动(panl刀el disPI眠-n祀爪)，从而对M上每条曲线L(x。，x;)能够定义切空间的线性映射双.(M)~双。(M).在这种意义下，M上一个仿射联络确定一个线性联络，从而所有仅依赖于向量(或更一般的张量)的平移的概念和结构都可转移到线性联络上去M上一个线性联络是切空间Tx(M)(x〔M)的标架主丛B(M)上的联络，且由下列三种等价方式之一来定义二 (l)由联络对象r了*定义，它们在局部坐标域的交上满足下列变换规律: 二，日贾‘日xs日了_，日’xr日万‘ r}。=去二丁去任丁笼铸抢.r乞，十一瑞扮介二于一; ‘，k日xr刁xJ日无“二’‘日无，日又“口xr (2)由主标架丛B(M)上的1形式矩阵叫定义，使得在每个局部坐标系下，2形式 d叫+叫八讨一。;可表达为如下形状 几;一合;;*，汉X*八、X，; (3)由共变微分(covariant differentiation)的双线性算子V定义，它使M上任两向量场X，Y对应于第三个向量场V:X，并且具有如下性质: V，(fX)=(Yf)X+fVyX， V厂、X二fVyX，其中.厂是M上光滑函数. M上每个线性联络唯一地确定一个与它典范关联的M上的仿射联络.这可由M上任何曲线L(x。，xl)的展开来确定.为了得到这个展开，首先必须确定性=山mM个线性独立的沿L的平行向量场X，，，二，戈，然后用它们来表示L的切向量场 又(t)二拼，(t)X，(t)，最后在天。(M)中求微分方程 戈(r)=拜‘(r)X:(0)满足初始条件x(0)二o的解x(t).在L的任一点x:，切仿射空间的仿射映射 (A。)x~(A。):0就由标架映射 {x，，戈(t)}~{夕，，X，(o)}所确定，其中丸莎:二x(才). 利用它们之间的一一对应.一个线性联络常恒同于与它典范关联的仿射联络 2)向量丛上的线性联络是可微分向量丛东X~B上的微分几何结构，它使B中每条从x。到x，的逐段光滑曲线L伴随一个作为向量空间的纤维兀一’(x。)到纤维二一’(x。)的线性同构，称之为沿L的平行移动(P王爪d】el disPla沈几￡nt).线性联络被给定向量丛之纤维的标架主丛尸上的水平分布(horiZOntal dis颐butjon)所确定.在分析上.线性联络可由尸上的l形式矩阵。亡表示，其中:，刀二1，…，k(k是纤维的维数)，使得2形式 do，少+。了八。广二。了是半基的(semi一hasic)，即在B的每个局部坐标系(x‘)下它们可表达为如下形状: “少一合R:，汉X!八汉X，.而且，水平分布被尸上的微分方程组。少=0所确定.2形式0少称为曲率形式〔c一t二灿刀书).根据和乐定理，它们确定了线性联络的和乐群(110」onomyg“〕up). 3)纤维丛E上的线性联络是一种联络，它使从E的一给定点y出发的水平曲线的切向量作成一个爪(E)的向量子空间A，;线性联络就被水平分布(ho卿n回曲坑bution)左妇~△，所确定.
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参考词条