Pre-stack modeling operator for multiple wavelets

Đang mở
  • Có gì không ổn?
#648 2 bình luận 0 reaction 0 người được giao Xem trên GitHub

Maintainer thường phản hồi trong vòng 2 ngày

Chưa có ai nhận issue này.

Đánh giá

Độ khó
4/5
Thời gian dự kiến
3-5 ngày
Mức phù hợp với người mới
30/100
Loại issue
Lỗi
Độ rõ ràng
Khá rõ ràng
Mức độ hoạt động
Đình trệ
Công nghệ
python
Lĩnh vực
backend

Hướng nghiên cứu

Start at the pre-stack inversion operator’s explicit=False path and read how it constructs Convolve1D operators and combines them with BlockDiag; compare this with the dense multi-wavelet path shown in the issue. First focus on the stated 1D case, leaving 2D and 3D extension for later. Done means sparse results for multiple wavelets are consistent with the dense implementation.

Do mô hình lập chỉ mục viết ra từ nội dung của issue.

Mô tả

enhancement

🛠 Multi-Wavelet Support in Pre-Stack Inversion Operator (explicit=False)

📖 Description

The convolution operator used by pylops for pre-stack inversion (explicit=False) is implemented using the Conv1D class. Currently, pylops supports only a single wavelet for all angles, meaning the inversion assumes the same wavelet for each angle.

I attempted to modify the code to allow a different wavelet for each angle (mid-angle in my case, as I’m using partial stacks). However, my current results are only consistent when using dense operators (explicit=True), whereas I would expect them to also work in the sparse case.

🔍 Observations

  • ✅ The dense implementation (explicit=True) behaves as expected.
  • ❌ The sparse implementation (explicit=False) does not produce comparable results.
  • ⚠️ The issue seems related to how the Conv1D operator is built when handling multiple wavelets.

The code using Conv1D for multiple wavelets is only working for spatdims=1 at the moment, the idea is to extend for 2D or 3D cases when i adress this issue.

💡 Code Snippet

✅ Dense Implementation (Working)
# Handling multiple wavelets
if isinstance(wav, list):
    print("Dense multi-wavelet operator")
    n = len(wav)
    C = np.zeros((n * nt0, n * nt0))

    wsub_list = []
    for w in wav:
        wsub = np.asarray(convmtx(w, nt0, len(w) // 2)[:nt0])
        wsub_list.append(wsub)

    C = get_block_diag(theta)(*wsub_list)

else:
    # Create wavelet operator
    C = ncp.asarray(convmtx(wav, nt0, len(wav) // 2)[:nt0])
    C = [C] * ntheta
    C = get_block_diag(theta)(*C)

# Combine operators
M = ncp.dot(C, ncp.dot(G, D))
Preop = MatrixMult(M, otherdims=spatdims, dtype=dtype)
❌ Sparse implementation (Not-working)
    else:
        if isinstance(wav, list):
            print("Dense multi-wavelet operator")
            # Criar uma lista de operadores de convolução
            Cop_list = []

            for w in wav:
                Cop = Convolve1D(
                    (nt0),
                    h=w,
                    offset=len(w) // 2,  # Define o centro da wavelet
                    axis=0,
                    dtype='float32',
                    method='fft'
                )
                Cop_list.append(Cop.tosparse())  # Adiciona à lista de operadores'
            

            Cop = BlockDiag(Cop_list)

        else:
            print("Sparse single wavelet operator")
            # Create wavelet operator
            Cop = Convolve1D(
                dims,
                h=wav,
                offset=len(wav) // 2,
                axis=0,
                dtype=dtype,
            )
Ngôn ngữ chính
Python
Star
539
Fork
126
Merge trung bình
2 ngày 17 giờ
Pull request đã merge (30 ngày)
21

Chuẩn bị môi trường

Bắt đầu từ đâu

  1. Đọc hết issue, rồi đọc hướng dẫn đóng góp của dự án.
  2. Bình luận trên issue rằng bạn sẽ nhận — tránh hai người làm cùng một việc.
  3. Fork repository và làm thay đổi trên một nhánh.
  4. Mở pull request có tham chiếu số hiệu của issue.

Issue khác của PyLops/pylops

Tất cả issue của PyLops/pylops

Issue tương tự

Thêm issue về Python

Nhận issue mới trong hộp thư của bạn

Bản tóm tắt ngắn những issue GitHub phù hợp với người mới.