Phép đảo Occam để tạo ra các mô hình hai chiều mượt mà từ dữ liệu điện từ Magnetotelluric

Dữ liệu điện từ Magnetotelluric (MT) được đảo ngược để xây dựng các mô hình 2-D mượt mà bằng cách sử dụng một mở rộng của thuật toán 1-D hiện có, phép đảo của Occam. Bởi vì một tập dữ liệu MT bao gồm một số lượng hữu hạn các dữ liệu không chính xác, nên có vô số nghiệm cho bài toán đảo ngược. Việc khớp dữ liệu điện từ thực địa hoặc mô phỏng gần như chính xác dẫn đến các mô hình lý thuyết với một lượng độ thô tối đa, hoặc cấu trúc. Tuy nhiên, bằng cách nới lỏng tiêu chí sai số chỉ một chút, các mô hình mượt mà tối đa có thể được tạo ra. Các mô hình mượt mà ít có khả năng dẫn đến việc diễn giải quá mức dữ liệu và phản ánh đúng khả năng giải quyết của phương pháp MT. Các mô hình được cấu thành từ một số lượng lớn các hình hộp chữ nhật, mỗi hộp có độ dẫn điện không thay đổi. Thông tin [Công thức: xem văn bản], dưới hình thức chỉ các vị trí biên hoặc cả vị trí biên và độ dẫn điện, có thể được bao gồm, cung cấp một công cụ mạnh mẽ để cải thiện khả năng giải quyết của dữ liệu. Việc đảo ngược kết hợp dữ liệu mô phỏng TE và TM được tạo ra từ các mô hình đã biết cho phép so sánh các mô hình mượt mà với cấu trúc thực tế. Trong hầu hết các trường hợp, các phiên bản làm mượt của cấu trúc thực có thể được khôi phục trong 12–16 lần lặp. Tuy nhiên, các đặc điểm có tính kháng điện với kích thước tương đương với độ sâu chôn lấp thường không được giải quyết tốt. Dữ liệu MT thực tế gặp phải các vấn đề về lỗi dữ liệu không theo phân phối Gaussian, sự suy giảm giả định về tính hai chiều và số lượng lớn dữ liệu trong các cuộc khảo sát băng rộng; tuy nhiên, dữ liệu thực có thể được đảo ngược bằng cách sử dụng thuật toán.