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Commer & Newman 2009), or EM and seismic traveltime data (e.g. Gallardo & Meju 2007). In the first place, multiple data types require running multiple forward models, and this can also be exploited within the framework developed here (as it was in the 2-D MT example, where TE and TM model solutions are computed). Furthermore, experience inverting multiple data types (e.g. Commer & Newman 2009) demonstrates that multiple trade-off parameters may be required to allow for differential weighting of disparate data types. And, one approach to joint inversion is to enforce structural similarity between two or more distinct physical parameters (e.g. conductivity and seismic velocity) by minimizing the norm of parameter gradient cross products ( Gallardo & Meju 2004). Structural similarity defined in this way can be enforced by introducing another term into the penalty functional (1), with yet another adjustable weight. Efficient schemes for choosing these weights, as may be offered by hybrid schemes, are thus likely to prove valuable for joint inversion. Finally, we have focused on making the data-space Occam scheme efficient for even very large problems. The basic idea behind this scheme could be adapted to a more general truncated Gauss-Newton scheme. More generally, it would be worth considering how (or if) the individual transmitter gradient components generated in each evaluation of the penalty functional gradient might be used in other search algorithms such as NLCG or quasi-Newton. Melhores sites de apostas online.Assim, há uma confiança maior para que os clientes das empresas possam comprar com segurança.
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