鮑威爾演算法NS程序C語言

⑴ 地震反射層析成像

在已知反射波到達時間的情況下，根據費馬原理，可以導出求解射線端點的方程組。按照史蒂文的演算法，設震源位置為(x₀，y₀，z₀)，接收點位置為(x_n，y_n，z_n)，v₁和v_n為震源和接收點處介質的速度。如果把地層分為n/2層，各層內速度均勻，界面與射線的交點坐標為(x_i，y_i，z_i)，各界面將反射波射線分成幾個直線段。如圖13-3-1所示，四個地層的三個分界面把反射波射線分成八個直線段。反射波的旅行時間可表示為

物探數字信號分析與處理技術

根據費馬原理，波沿射線傳播時旅行時間最短，即旅行時間t滿足

物探數字信號分析與處理技術

式(13-3-2)是(2n-2)個關於射線端點坐標(x_i，y_i，z_i)的非線性方程組。為了求解方程，將介質模型簡化。假定界面可用多項式表示，即

物探數字信號分析與處理技術

式中:d_i為i界面的平均深度;L為界面數;f為多項式。若界面比較圓滑，f取三階左右，此時方程(13-3-2)可得到簡化。用鮑威爾演算法及廣義線性反演迭代可求解方程(13-3-2)。

假設地下構造和速度模型如圖13-3-2所示，用層析的方法，把虛射點上O^*當作射點來確定速度，並根據此速度做波動方程偏移來修正反射界面的形態，然後再做層析處理求速度，如此反復迭代，直到得到比較正確的速度和深度為止。

圖13-3-1 反射波射線的分段

圖13-3-2 構造與速度模型

進行反射層析處理時首先需要輸入測線下方的初始速度和深度模型，並從CDP道集中拾取反射時間。每個拾取的反射波時間與一個CDP點、一個炮檢距和一個層位相對應，對其進行層析處理，直到修改後模型的旅行時與實測旅行時之差為最小，最終輸出經修正的速度-深度模型。層析成像法得出的深度剖面的准確度高於常規疊加時間剖面。

圖13-3-3和圖13-3-4為三板溪水電站邊坡潰屈體上用各種方法處理兩條地震剖面的結果對比。

圖13-3-3 P3剖面各種方法處理結果對比

圖13-3-4 S1剖面各種方法處理結果對比

在S1剖面上，鑽孔ZK4測定的潰屈體厚度為38m，反射層析成像法求出的第一層速度為880m/s，第二層速度為1600m/s。根據地質資料，第一層屬全風化層，第二層屬強風化層，共同構成了潰屈體。在ZK4處，計算的潰屈體深度是37m，二者相差1m，誤差為2.6%。

圖13-3-3是潰屈體上布置的另一條反射觀測剖面，同時開展了地震折射勘探。在兩剖面相交處反演結果見表13-3-1。

表13-3-1 反射層析成像法在兩剖面交會處的反演結果

由表中數據可見，第一、第二層處的速度和深度相差均較小，第三層深度相差偏大。經分析認為，這主要由第三層的走時誤差所引起。

由反射層析成像法、折射法和常規反射法對P3剖面和S1剖面處理的結果示於圖13-3-3和圖13-3-4。各結果之間的差異主要是由於工作方法、處理手段、觀測點距等影響所致。與常規反射波法相比，地震反射層析成像法具有計算量小、運算速度快的特點。由於是用疊前記錄數據，使反演結果更細致、可靠，計算精度高。地震反射層析成像法適用於水平層狀和彎曲界面地層，能對多層介質進行反演計算。

如有條件，剖面反射層析與井間透射層析聯合反演結果將會更好。另外，剖面反射層析的資料結果的正確性，主要與各層反射波走時的拾取有很大關系。野外工作中，在最佳窗口范圍內應盡量減小偏移距，炮間距不易過大。

⑵ 鮑威爾共軛方向法 c語言編程 怎麼運行不了（帶程序1）

你是用什麼編譯器編譯的
如果是TC的話 肯定是錯的
for(int i=0;i<n;i++)
c語言不這樣的
必須先定義 後使用！！

⑶ 找人幫忙寫鮑威爾法求函數極值的C語言程序，有償。

QNMLGB的,這個題又是學校出的吧...這種垃圾題目,跟編程有多少關聯?這種題實際上是鍛煉人類用計算機的方式解決問題.
TM的真實的程序誰寫這種垃圾

⑷ 鮑威爾方法是什麼

鮑威爾方法是鮑威爾於1964年提出的，以後又經過他本人的改進。該方法是一種有效的共軛梯度方向法，它可以在有限步內找到二次函數的極小點。對於非二次函數只要具有連續的二階導數，用這種方法也是有效的。

演算法：在每一輪迭代中總是有一個始點（第一輪的始點是任選的初始點）和n個線形獨立的搜索方向。從初始點出發順次沿n個方向作一維搜索得到終點。由始點和終點決定了一個新的搜索方向。判斷原向量是否需要用新的搜索方向替換。如需替換，還要進一步判斷原向量組中那個向量最壞，然後再用新產生的向量替換這個最壞的向量，以保證逐次生成共軛方向。

⑸ 什麼叫鮑威爾法

鮑威爾法——多維無約束優化演算法是在無約束優化演算法之一，首先選取一組共軛方向，從某個初始點出發，求目標函數在這些方向上的極小值點，然後以該點為新的出發點，重復這一過程直到獲得滿意解，其優點是不必計算目標函數的梯度就可以在有限步內找到極值點。 鮑威爾法是以共軛方向為基礎的收斂較快的直接法之一，是一種十分有效的演算法。在無約束方法中許多演算法都是以共軛方向作為搜索方向，它們具有許多特點。根據構造共軛方向的原理不同，可以形成不同的共軛方向法。 http://meccol.dhu.e.cn/JiXieYouHuaSheJi/third3.htm

⑹ 鮑威爾方法的基本演算法與改進演算法的區別

鮑威爾基本演算法的問題在於，可能發生退化問題，具體而言就是可能在某一環迭代中出現基本方向組線性相關的情況，這種情況下按新方向替代第一個方向的方法進行替換，就會導致搜索在降維的空間中進行，無法得到原本n維空間的函數極小值，計算將失敗。

而改進的方法和原來方法本質區別在於替換方向的規則不同。改進的方法，能夠保證每輪迭代中搜索方向都線性無關，而且隨著迭代的延續，共軛的程度會逐漸增加。

具體展開比較復雜，簡單來說就是每次產生了新生方向，都要判斷一下這個方向好不好，如果不好就不換進來；如果覺得這個方向好，就看一下舊方向中哪個函數下降量最大，把這個下降量最大的方向替換掉。

⑺ 討論鮑威爾式2的幾何意義

鮑威爾法，嚴格來說是鮑威爾共軛方向法，是邁克爾JD鮑威爾提出的一種求解函數局部最小值的演算法。
該函數不能是可微分的，並且不會導出衍生函數。該函數必須是固定數量的實值輸入的實值函數。通過傳入一組初始搜索向量，通常會傳入N個搜索向量（比如s1，sn）這是與每個軸對齊的法線。鮑威爾法是在無約束優化共扼方向，從某個初始點出發，求目標函數在這些方向上的極小值點，然後以該點為新的出發點，取復這一過程直到獲得滿意解，其優點是不必計算目標函數的梯度就可以在有限步內找到極值點。

⑻ 機械優化設計作業，C語言 試用鮑威爾修正演算法求目標函數 F(X)=（X1）²+2(X2)²-4（X1）-2(X1)(X2

無非是用循環迭代，不斷更新估計值，還是自己寫吧