탄성파 역산에는 고전적인 Gauss-Newton 방법이 주로 사용된다. 이 방법은 Jacobian을 직접 계산하여 거대한 크기의 Hessian 행렬을 만드는 것을 필요로 한다. Hessian 행렬의 구성은 몇 가지의 요소들에 의해 결정되는데, 음원과 수진기의 위치, 영상화 구역(image zone), 음원 파형의 형태 등 다양한 형태의 모델링에 영향을 미치는 요소에 따라서 다른 모습으로 나타난다. 이 논문에서는 Gauss-Newton 방법에 나타나는 거대한 Hessian 행렬을 조절함으로써 Marmousi 탄성파 모델 자료를 역산하고자 한다. 또한 근사 Hessian행렬의 대안으로 두 가지의 유사 Hessian행렬들을 제시하고자 한다. 하나는 유한 폭을 갖는 Hessian행렬이고 다른 하나는 자동안정함수(automatic gain function, AGC)를 이용한 Hessian 행렬이다. 작은 크기의 모델에 대한 수치결과로부터 몇 가지의 사실을 알 수 있다. 하나는 유한 폭을 갖는 Hessian 행렬을 이용하여 얻어진 한번 근사된 속도모델은 원래의 Hessian 행렬을 이용하여 얻은 결과와 매우 유사하다는 것이고, 둘째로 자동안정함수를 이용한 근사 Hessian 행렬의 안정성이 많이 개선된다는 것이다.
Seismic waveform inversion can be solved by using the classical Gauss-Newton method, which needs to construct the huge Hessian by the directly computed Jacobian. The property of Hessian mainly depends upon a source and receiver aperture, a velocity model, an illumination Bone and a frequency content of source wavelet. In this paper, we try to invert the Marmousi seismic data by controlling the huge Hessian appearing in the Gauss-Newton method. Wemake the two kinds of he approximate Hessian. One is the banded Hessian and the other is the approximate Hessian with automatic gain function. One is that the 1st updated velocity model from the banded Hessian is nearly the same of the result from the full approximate Hessian. The other is that the stability using the automatic gain function is more improved than that without automatic gain control.
