Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://hdl.handle.net/20.500.12104/85150
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dc.contributor.authorDavila Rodriguez, Israel Alberto
dc.date.accessioned2021-10-05T20:40:20Z-
dc.date.available2021-10-05T20:40:20Z-
dc.date.issued2019-10-08
dc.identifier.urihttps://wdg.biblio.udg.mx
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12104/85150-
dc.description.abstractEl interior de la Tierra está compuesto por diferentes tipos de rocas que han sido sometidas a diversos procesos a través del tiempo, lo cual ha llevado a la formación de estructuras. Algunas de estas estructuras han desarrollado ambientes propicios para la concentración de minerales, agua, petróleo, gas y otros recursos que hemos hecho indispensables para la vida humana. En Geofísica, se han desarrollado múltiples técnicas que permiten determinar de manera cada vez más precisa la ubicación, geometría y el estado actual de dichos recursos, así como también nos permiten tener un mayor entendimiento de los procesos dinámicos que experimentan las diferentes estructuras en el subsuelo y con ello conocer las implicaciones y repercusiones que esto puede tener para el ser humano.
dc.description.tableofcontents1. Introducción 1.1. Modelado directo e inversión de datos magnéticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.2. Campo magnético terrestre . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 7 1.3. Costo computacional . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 8 1.4. Métodos Bayesianos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 9 1.4.1. MétodosMonte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 10 2. Fenómeno físico 2.1. Ecuaciones de Maxwell . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 12 3. Modelado directo 14 3.1. Modelado 3D . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 15 3.2. Problema directo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 16 3.3. Problema inverso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 18 4. Evaluador del problema directo 4.1. Desarrollo del esquema matemático . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 21 4.2. Implementación del método . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 25 4.2.1. Cálculo simbólico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.2.2. Sin cálculo simbólico . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 26 4.2.3. Menor número de cuentas, procesador Core N3060 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 27 4.2.4. Menor número de cuentas, procesador Core I7 . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 28 5. Problema inverso 5.1. Problema inverso . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 5.2. Enfoques clásicos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 30 6. Formulación Bayesiana del problema inverso 32 6.1. Inferencia Bayesiana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 32 6.2. Distribuciones a Priori y Posterior . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 6.3. Métodos deMarkov ChainMonte Carlo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 33 6.4. MCMC para datos magnéticos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 34 6.5. Formulación Bayesiana . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 6.6. Diseño del Kernel de transición . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 36 7. Implementación del método 7.1. Caso un cubo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 38 7.1.1. Representación de la solución un cubo . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 7.2. Caso dos cubos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 42 7.2.1. Representación de la solución dos cubos . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . . 44 8. Conclusiones
dc.formatapplication/PDF
dc.language.isospa
dc.publisherBiblioteca Digital wdg.biblio
dc.publisherUniversidad de Guadalajara
dc.rights.urihttps://www.riudg.udg.mx/info/politicas.jsp
dc.subjectGeofisica
dc.subjectGeometria
dc.subjectMinerales
dc.subjectPetroleo
dc.subjectBayeslano
dc.titleUn enfoque Bayesiano en la inversión de Datos Magnéticos
dc.typeTesis de Licenciatura
dc.rights.holderUniversidad de Guadalajara
dc.rights.holderDavila Rodriguez, Israel Alberto
dc.coverageGUADALAJARA, JALISCO.
dc.type.conacytbachelorThesis
dc.degree.nameLICENCIATURA EN MATEMATICAS
dc.degree.departmentCUCEI
dc.degree.grantorUniversidad de Guadalajara
dc.rights.accessopenAccess
dc.degree.creatorLICENCIADO EN MATEMATICAS
dc.contributor.directorPalafox González, Abel
dc.contributor.codirectorGuerrero Arroyo, Edgar Alejandro
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