arXiv cs.LG· Jae Deok Kim, Sai Ravela, Rob. L. Evans·· 7 小时前AI 评分10
神经物理反演器 NPI：耦合集合条件与残差学习的大地电磁反演模块化框架
The Neuro-Physical Inverter: A Modular Framework for Magnetotelluric Inversion Coupling Ensemble Conditioning with Residual Learning
AI 导读
研究者提出神经物理反演器（NPI），一个不确定性感知的地球物理反演模块化框架，在 1D 大地电磁（MT）场景中验证。该框架先用集合条件高斯过程（EnsCGP）生成物理可行的参考集合，再由残差学习网络预测修正量，每个估计都带有集合离散度。在美国内华达州 Gabbs Valley 地热区宽带 MT 数据上，NPI 降低了中周期频段的跨台站平均失配，同时保持相当的集合离散度。
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