蒙特卡洛非线性反演方法及应用

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1 反演问题的一般论述 1

1．1 反演问题的提法 1

1．2 模型空间和数据空间 4

1．3 反演问题的求解 7

1．4 非线性反演求解的困难 14

1．5 非线性反演方法分类 17

2 传统蒙特卡洛反演方法 22

2．1 从穷举法到蒙特卡洛方法 23

2．2 传统蒙特卡洛反演方法概述 31

2．3 普雷斯(Press)反演方法 36

2．4 其他反演方法 41

2．5 传统蒙特卡洛反演方法的特点和局限 44

3．1 柯克帕特里克(Kirkpatrick)方法 47

3 模拟退火法 47

3．2 罗思曼(Rothman)方法 69

3．3 柯西采样模拟退火法 76

3．4 广义模拟退火法 85

3．5 模拟退火法的应用 90

3．6 模拟退火法应用中的一些问题 109

4 遗传算法 122

4．1 遗传算法的基本思想 122

4．2 遗传算法的具体步骤 125

4．3 遗传算法的理论基础 133

4．4 遗传算法的应用 140

4．5 遗传算法应用中的一些问题 154

4．6 遗传算法的发展 159

附录有关概率论的某些基本知识 164

参考文献 174