論文の概要: Self-Flow-Matching assisted Full Waveform Inversion

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2603.13425v1
• Date: Fri, 13 Mar 2026 02:10:01 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-03-17 16:19:35.191413
• Title: Self-Flow-Matching assisted Full Waveform Inversion
• Title（参考訳）: 自己流れマッチング支援フルウェーブフォームインバージョン
• Authors: Xinquan Huang, Paris Perdikaris,
• Abstract要約: フルウェーブフォームインバージョン(Full-waveform Inversion、FWI)は、シミュレーションおよび記録された波形のマッチングにより地下速度を推定する高分解能地震探査法である。 FWIは非常に非線形で、サイクルスキップしやすく、ノイズに敏感である。 本稿では,大規模オフライン事前学習の必要性を解消する物理駆動型フレームワークであるSFM-FWI(Self-Flow-Matching Assisted Full-Waveform Inversion)を紹介する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.422441176688597
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Full-waveform inversion (FWI) is a high-resolution seismic imaging method that estimates subsurface velocity by matching simulated and recorded waveforms. However, FWI is highly nonlinear, prone to cycle skipping, and sensitive to noise, particularly when low frequencies are missing or the initial model is poor, leading to failures under imperfect acquisition. Diffusion-regularized FWI introduces generative priors to encourage geologically realistic models, but these priors typically require costly offline pretraining and can deteriorate under distribution shift. Moreover, they assume Gaussian initialization and a fixed noise schedule, in which it is unclear how to map a deterministic FWI iterate and its starting model to a well-defined diffusion time or noise level. To address these limitations, we introduce Self-Flow-Matching assisted Full-Waveform Inversion (SFM-FWI), a physics-driven framework that eliminates the need for large-scale offline pretraining while avoiding the noise-level alignment ambiguity. SFM-FWI leverages flow matching to learn a transport field without assuming Gaussian initialization or a predefined noise schedule, so the initial model can be used directly as the starting point of the dynamics. Our approach trains a single flow network online using the governing physics and observed data. At each outer iteration, we build an interpolated model and update the flow by backpropagating the FWI data misfit, providing self-supervision without external training pairs. Experiments on challenging synthetic benchmarks show that SFM-FWI delivers more accurate reconstructions, greater noise robustness, and more stable convergence than standard FWI and pretraining-free regularization methods.
• Abstract（参考訳）: フルウェーブフォームインバージョン(Full-waveform Inversion、FWI)は、シミュレーションおよび記録された波形のマッチングにより地下速度を推定する高分解能地震探査法である。 しかし、FWIは非常に非線形であり、サイクルスキップする傾向があり、特に低周波の欠如や初期モデルが不十分な場合にはノイズに敏感である。 拡散規則化されたFWIは、地質学的に現実的なモデルを促進するために生成前の前駆体を導入するが、これらの前駆体は通常、高価なオフライン事前訓練を必要とし、分布シフト時に劣化する。 さらに、ガウスの初期化と固定ノイズスケジュールを仮定し、決定論的FWI反復とその開始モデルを適切に定義された拡散時間またはノイズレベルにマップする方法が不明である。 これらの制約に対処するために、ノイズレベルのアライメントの曖昧さを回避しつつ、大規模なオフライン事前学習を不要とする物理駆動フレームワークであるSelf-Flow-Matching Assisted Full-Waveform Inversion (SFM-FWI)を導入する。 SFM-FWIは、ガウスの初期化や事前定義されたノイズスケジュールを仮定することなく、フローマッチングを利用して輸送場を学習するので、初期モデルはダイナミクスの出発点として直接使用できる。 我々のアプローチは、制御物理と観測データを用いて、単一のフローネットワークをオンラインでトレーニングする。 各外部イテレーションにおいて、補間モデルを構築し、FWIデータ不適合をバックプロパゲートすることでフローを更新し、外部トレーニングペアを使わずにセルフスーパービジョンを提供する。 試行錯誤試験の結果,SFM-FWIは標準FWIや事前学習不要な正規化法よりも高精度な再構成,ノイズ堅牢性,安定した収束性を実現していることがわかった。

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