Buchumschlag

Seismic inversion using hybrid quantum neural networks

Fuente: arXiv

Gespeichert in:

Bibliographische Detailangaben
Hauptverfasser:	Vashisth, Divakar, Sharma, Rohan, Iyer, Tejas Ganesh, Mukerji, Tapan, Sen, Mrinal K.
Format:	Preprint
Veröffentlicht:	2025
Schlagworte:	Quantum Physics Machine Learning Geophysics
Online-Zugang:	Acceder al recurso
Tags:	Tag hinzufügen Keine Tags, Fügen Sie den ersten Tag hinzu!

Ähnliche Einträge

Direct Estimation of Porosity from Seismic Data using Rock and Wave Physics Informed Neural Networks (RW-PINN)
von: Vashisth, Divakar, et al.
Veröffentlicht: (2022)

Pre-stack and post-stack seismic inversion using quantum computing
von: Vashisth, Divakar, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Inversion of Magnetotelluric Data using Bayesian Neural Networks
von: Poddar, Dhruv, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Prediction of Effective Elastic Moduli of Rocks using Graph Neural Networks
von: Chung, Jaehong, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Inversion of DC Resistivity Data using Physics-Informed Neural Networks
von: Sharma, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Joint Inversion of DC Resistivity and MT Data using Multi-Objective Grey Wolf Optimization
von: Sharma, Rohan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Well log data generation and imputation using sequence-based generative adversarial networks
von: Al-Fakih, Abdulrahman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Functional-prior-based approaches to Bayesian PDE-constrained inversion using physics-informed neural networks
von: Agata, Ryoichiro, et al.
Veröffentlicht: (2026)

Deep learning forecasts the spatiotemporal evolution of fluid-induced microearthquakes
von: Chung, Jaehong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Enhanced anomaly detection in well log data through the application of ensemble GANs
von: Al-Fakih, Abdulrahman, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Microseismic source imaging using physics-informed neural networks with hard constraints
von: Huang, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Physics-informed waveform inversion using pretrained wavefield neural operators
von: Huang, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Bayesian geoacoustic inversion using mixture density network
von: Wu, Guoli, et al.
Veröffentlicht: (2020)

GaborPINN: Efficient physics informed neural networks using multiplicative filtered networks
von: Huang, Xinquan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

FMSIM: A Multimodal Flow Matching Framework for Conditional Geomodeling
von: Huang, Jiayuan, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DiffSIM: Unconditional and conditional facies simulation based on denoising diffusion generative models
von: Xu, Minghui, et al.
Veröffentlicht: (2026)

DiffPINN: Generative diffusion-initialized physics-informed neural networks for accelerating seismic wavefield representation
von: Cheng, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Fourier-DeepONet: Fourier-enhanced deep operator networks for full waveform inversion with improved accuracy, generalizability, and robustness
von: Zhu, Min, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Flood Prediction Using Classical and Quantum Machine Learning Models
von: Grzesiak, Marek, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Multi-frequency wavefield solutions for variable velocity models using meta-learning enhanced low-rank physics-informed neural network
von: Cheng, Shijun, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seismic Traveltime Tomography with Label-free Learning
von: Wang, Feng, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Bayesian full waveform inversion with learned prior using deep convolutional autoencoder
von: Hu, Shuhua, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Modeling groundwater levels in California's Central Valley by hierarchical Gaussian process and neural network regression
von: Pradhan, Anshuman, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Enforcing Reciprocity in Operator Learning for Seismic Wave Propagation
von: Zou, Caifeng, et al.
Veröffentlicht: (2026)

SeisLM: a Foundation Model for Seismic Waveforms
von: Liu, Tianlin, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Effective Data Selection for Seismic Interpretation through Disagreement
von: Benkert, Ryan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Image registration of 2D optical thin sections in a 3D porous medium: Application to a Berea sandstone digital rock image
von: Chung, Jaehong, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seismic event classification with a lightweight Fourier Neural Operator model
von: Abdullin, Ayrat, et al.
Veröffentlicht: (2025)

RECOVAR: Representation Covariances on Deep Latent Spaces for Seismic Event Detection
von: Efe, Onur, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Geological and Well prior assisted full waveform inversion using conditional diffusion models
von: Wang, Fu, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Uncertainty Quantification in Seismic Inversion Through Integrated Importance Sampling and Ensemble Methods
von: Qu, Luping, et al.
Veröffentlicht: (2024)

Stochastic Joint Inversion of Seismic and Controlled‐Source Electromagnetic Data
von: Pankaj K Mishra, et al.
Veröffentlicht: (2025)

High Resolution Seismic Waveform Generation using Denoising Diffusion
von: Palgunadi, Kadek Hendrawan, et al.
Veröffentlicht: (2024)

IntraSeismic: a coordinate-based learning approach to seismic inversion
von: Romero, Juan, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Algorithms for extraction of reliable density ratios from pre‐stack seismic data—Part 1: Theory
von: Ivan Lehocki, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Seismic Data Interpolation via Denoising Diffusion Implicit Models with Coherence-corrected Resampling
von: Wei, Xiaoli, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Fourier Neural Operator Surrogate Model to Predict 3D Seismic Waves Propagation
von: Lehmann, Fanny, et al.
Veröffentlicht: (2023)

Leveraging generative adversarial networks with spatially adaptive denormalization for multivariate stochastic seismic data inversion
von: Miele, Roberto, et al.
Veröffentlicht: (2025)

Towards physics-informed neural networks for landslide prediction
von: Dahal, Ashok, et al.
Veröffentlicht: (2024)

SeisRDT: Latent Diffusion Model Based On Representation Learning For Seismic Data Interpolation And Reconstruction
von: Wang, Shuang, et al.
Veröffentlicht: (2025)