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The algorithms are expected to be useful primarily for 3-D inverse problems for which the computational burden is heavily dominated by solution to the forward and adjoint problems. Among the most widely applied, and practical, approaches to inversion of electromagnetic (EM) geophysical data (e.g., magnetotellurics; MT) in two and three dimensions are regularized schemes based on minimizing a penalty functional of the form. which can be solved for the model update. and using this to define a search direction in the model space. is then minimized along this search direction, the model parameter is updated to m n +1 and the whole process is repeated. Both approaches are reviewed and compared in the context of EM geophysics problems of the sort considered here in Rodi & Mackie (2001). Limited memory quasi-Newton ( Liu & Nocedal 1989) represents an alternative direct optimization approach, which has also been used for EM inverse problems (e.g. Avdeev & Avdeeva 2009). The forward mapping f(m) requires solving (4) subject to appropriate boundary conditions, and using the solution, evaluated at observation locations, to compute predicted data. In (4) is the spatially varying electrical conductivity of the medium, which we assume is defined through the unknown discrete model parameter m , is angular frequency and s represents the sources (which may vanish, as for MT where the system is forced through the boundary conditions).

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