This thesis contributes to theoretical and practical aspects in full-waveform seismic tomography governed by the elastic wave equation. In particular, we study semismooth Newton-type methods in a function space setting that can handle additional constraints on the material parameters by utilizing the Moreau-Yosida regularization. Furthermore, we employ randomized source sampling techniques to efficiently gather information from a large number of seismic events. Numerical experiments are carried out using a matrix-free MPI-parallelized implementation and are presented for inverse problems in geophysical exploration.     «

This thesis contributes to theoretical and practical aspects in full-waveform seismic tomography governed by the elastic wave equation. In particular, we study semismooth Newton-type methods in a function space setting that can handle additional constraints on the material parameters by utilizing the Moreau-Yosida regularization. Furthermore, we employ randomized source sampling techniques to efficiently gather information from a large number of seismic events. Numerical experiments are carried...     »

Diese Arbeit leistet einen Beitrag zur seismischen Wellenform-Tomographie in theoretischen und praktischen Aspekten. Dazu wird ein semiglattes Newton-artiges Verfahren im Funktionenraum untersucht, das zusätzliche Restriktionen an die Material-Parameter mit Hilfe der Moreau-Yosida Regularisierung berücksichtigt. Daten von einer Vielzahl seismischer Ereignisse werden effizient durch randomisierte Sampling-Techniken berücksichtigt. Für numerische Experimente wurde ein matrix-freies und mit MPI parallelisiertes Verfahren implementiert. Es werden Beispiele für inverse Probleme in geophysikalischer Exploration gezeigt.     «

Diese Arbeit leistet einen Beitrag zur seismischen Wellenform-Tomographie in theoretischen und praktischen Aspekten. Dazu wird ein semiglattes Newton-artiges Verfahren im Funktionenraum untersucht, das zusätzliche Restriktionen an die Material-Parameter mit Hilfe der Moreau-Yosida Regularisierung berücksichtigt. Daten von einer Vielzahl seismischer Ereignisse werden effizient durch randomisierte Sampling-Techniken berücksichtigt. Für numerische Experimente wurde ein matrix-freies und mit MPI par...     »