利用阻尼型高斯牛顿法的激发极化数据聚焦反演

利用阻尼型高斯牛顿法求解反演目标函数,并将粗糙度矩阵约束和最小支撑泛函约束以及参考模型和模型参数界限约束引入到目标函数中,同时结合预条件共轭梯度法进行反演迭代,实现了激发极化数据三维聚焦反演快速计算。通过对几个典型模型的试算,并与传统光滑模型约束的反演结果进行比较,表明该反演算法的可靠性和稳定性较好,并且算法速度快,占用内存低且易于并行化。