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加速全波形反演的迁移学习
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原文中文，约200字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文提出了一种基于物理问题的时间谐波全波形反演方法，利用弹性散射理论和深度学习技术，增强解的准确性，并引入了一种基于物理问题的概率深度学习方法，探索解的不确定性。通过比较分析，评估了该方法的性能和准确性。
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关键要点
- 提出了一种基于物理问题的时间谐波全波形反演方法。
- 该方法结合了弹性散射理论和深度学习技术，以增强解的准确性。
- 引入了一种基于物理问题的概率深度学习方法，探索解的不确定性。
- 为了评估方法的性能和准确性，创建了一个逼近实际的综合数据集。
- 对所提出的方法进行了比较分析。
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