arXiv ID:
2604.04107
arXiv 提交日期: 2026-04-05
物理敏感度核可以从数据驱动的正演模型中涌现:来自面波频散的证据 / Physical Sensitivity Kernels Can Emerge in Data-Driven Forward Models: Evidence From Surface-Wave Dispersion
1️⃣ 一句话总结
这项研究发现,用于替代复杂物理过程的数据驱动神经网络模型,不仅能预测数据,还能自动学习到与物理理论一致的、反映地下结构如何影响观测数据的‘敏感度’信息,这对于地球物理反演和不确定性分析具有重要价值,但同时也指出训练数据的偏差可能导致模型学到错误的敏感度模式。