该算法用于对回线源瞬变电磁数据进行一维反演。

简介：
传统的阻尼最小二乘法在处理模型较少、结构简单的模型时表现良好，然而，当研究介质具有较多的层数时，反演过程往往会受到多解性的困扰，甚至可能导致反演结果不收敛，并且反演计算所需的时间也极其耗费。为了克服这些问题，我们采用了正则化思想，并将其引入到反演过程中以施加模型约束。具体而言，正则化因子则通过计算每次迭代的数据目标函数与模型目标函数之间的差异进行自适应调整，从而保证了反演过程的稳定性。同时，我们还引入了拟牛顿法来更新雅可比矩阵，这显著地减少了反演所需的时间。通过对典型三层和多层理论模型进行反演试算的结果验证，证实了拟牛顿法自适应正则化反演算法对初始模型的敏感度不高，能够有效地提高模型的拟合效果并加速收敛速度。此外，该算法还展现出良好的稳定性和可靠性。