非線性反演
非線性反演(nob-linear inversion):在選定正演數學模型的情況下,建立觀測數據與正演計算數據的誤差泛函,然後利用非線性方法疊代求解該誤差泛函的極小化問題,得到介質參數分布,這種反演方法稱作非線性反演。常用的非線性求極小化問題的方法有:非線性疊代法,在梯度的導引下求目標函式的最小值;模擬退火法,模擬金屬自然冷卻而結晶的過程的方法;基因算法(又稱遺傳算法),模擬生物進化的優勝劣汰過程的方法。前一種方法中由於計算梯度值仍需對描述正問題的數學模型進行局部線性化,所以屬於擬線性的反演算法。後兩種算法屬非線性尋優算法。