三种方法的对比.txt

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读取数据：
高密度的形式，即不区分收发电极

dc data:
ax  az  bx  bz  mx  mz  nx  nz  rho  std-err

ip data
ax  az  bx  bz  mx  mz  nx  nz  rho  cha  std-err

高密度格式有很多种，这里只给出这种最为简单的读取格式
% 高密度 阵列式的 电极排布方式
首先，不考虑地形，（地形信息独立保存）
这时地表电极z坐标均为0，钻孔的深度为相对于地表的深度；
地形数据另外保存
之后，构建网格，注意此时的网格就是方方正正的网格
然后，加入地形，校正电极z坐标以及网格
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构造正演用的mesh网格
1、基于混合网格（共形网格）
2、非结构网格（triangle等）

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网格：
利用triangle直接生成非结构网格
属性mark的使用
点mark：   (电极点 99)，（地表点 1）， 右边界《=》2， 
下边界《=》3，左边界《=》4，添加点《=》666

区域mark： 扩展区域《=》1， 研究区《=》2
难点：
1、怎么让网格呈“梯度变化”
2、怎样控制 网格的大小
这样的网格，灵敏度S = J'*J的分布为什么变得很糟糕了？单元分布不合理吗？
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% 有限元分析
构建 各个单元的 刚度矩阵，以及单元刚度矩阵对应的总刚度矩阵的索引
K = zeros(nD, nD, nEl);  M = zeros(nD, nD, nEl);

fem.Ci = repmat(reshape(mesh.tri2node, nD, 1, []), [1, nD, 1]); % 节点的横向索引
fem.Cj = repmat(reshape(mesh.tri2node, 1, nD, []), [nD, 1, 1]); % 节点的纵向索引

L = zeros(2,2,numEdge);
fem.BCi = repmat(reshape(edge, 2, 1, []), [1, 2, 1]);
fem.BCj = repmat(reshape(edge, 1, 2, []), [2, 1, 1]);
** 这种构造方式更加的灵活，只不过对 索引的组合要仔细，很容易弄错。
** 比foward0中的构造更 优秀
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正则化：
由于，模型单元 就是 非结构的网格，无法构建水平和垂直的差分算子Wx,Wz;
只能利用 单元与周围单元 构建Laplace算子 Wc = 1/r(i,j), 需要知道相应的 相邻单元