NA Inversion Example (updated physics)
This notebook demonstrates kinematic inversion using the Neighbourhood Algorithm (NA) with the updated physical implementation:
\[M_0 = \mu(z) \times A \times slip\]
Workflow:
Load configuration and forward model
Generate controlled synthetic observed waveforms from a 7-parameter ellipse model
Run NA search
Analyze best model and compare \(M_0\)/\(M_w\)
Visualize convergence and export results
Parameters inverted:
a1, a2: Ellipse semi-axes (km)
theta: Rotation angle (x π)
np, tp: Center position
dmax: Maximum slip (m)
vr: Rupture velocity (km/s)
[ ]:
from pathlib import Path
import sys
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
def find_project_root(start: Path) -> Path:
for p in [start, *start.parents]:
if (p / 'kdellipspy').exists():
return p
raise FileNotFoundError('No se encontro PROJECT_ROOT con carpeta kdellipspy.')
PROJECT_ROOT = find_project_root(Path.cwd().resolve())
KIN_ROOT = PROJECT_ROOT / 'Kinematic_inversion'
INPUT_CTL = KIN_ROOT / 'input.ctl'
if not INPUT_CTL.exists():
raise FileNotFoundError(f'No se encontro input.ctl en {INPUT_CTL}')
if str(PROJECT_ROOT) not in sys.path:
sys.path.insert(0, str(PROJECT_ROOT))
from kdellipspy import ConfigParser
from kdellipspy import AxitraForwardModel
from kdellipspy import NAInversionModel, NAConfig
# Compatibilidad con celdas existentes
root = KIN_ROOT
input_ctl = INPUT_CTL
✓ All imports successful
Step 1: Load configuration
[8]:
input_ctl = root / 'input.ctl'
cfg = ConfigParser(str(input_ctl))
print(f"✓ Loaded configuration from {input_ctl}")
print(f"\nInversion parameters (from input.ctl):")
for i, param in enumerate(cfg.inversion_params.parameters, 1):
status = "INVERT" if param.flag else "FIXED"
print(f" {i}. {param.name:30s} [{param.min_val:8.3f}, {param.max_val:8.3f}] {status}")
print(f"\nInversion process parameters:")
print(f" Algorithm: {'NA' if cfg.inversion_process.algorithm_type == 0 else 'MC'}")
print(f" Iterations: {cfg.inversion_process.num_iterations}")
print(f" Initial samples: {cfg.inversion_process.ss1}")
print(f" Iteration samples: {cfg.inversion_process.ss_other}")
print(f" Resample cells: {cfg.inversion_process.cells_resample}")
# Visualize station distribution
cfg.plot_stations(show=True)
✓ Loaded configuration from [PROJECT_ROOT]/Kinematic_inversion/input.ctl
Inversion parameters (from input.ctl):
1. Length of axis 1 (km) [ 5.000, 10.000] INVERT
2. Length of axis 2 (km) [ 5.000, 10.000] INVERT
3. Rotation angle (x pi) [ 0.000, 2.000] INVERT
4. Position of the center np [ 0.000, 1.000] INVERT
5. Position of the center tp (x 2pi) [ 0.000, 1.000] INVERT
6. Maximum slip (Dmax) (m) [ 1.000, 3.000] INVERT
7. Rupture velocity (Vr) (km/s) [ 0.500, 3.500] INVERT
Inversion process parameters:
Algorithm: NA
Iterations: 10
Initial samples: 100
Iteration samples: 30
Resample cells: 7
Step 2: Create controlled synthetic observed data (physical benchmark)
This synthetic benchmark is designed to make NA convergence easy to inspect:
deterministic random seed,
low additive noise,
true model sampled from inversion bounds,
waveform generation with the full ellipse mapping and physical moment scaling.
[9]:
# Generate a controlled synthetic dataset for convergence diagnostics
fm = AxitraForwardModel(str(input_ctl))
# Deterministic seed for reproducibility
rng = np.random.default_rng(20260416)
# Build a true model inside configured bounds (midpoint + small controlled offsets)
param_bounds = np.array([[p.min_val, p.max_val] for p in cfg.inversion_params.parameters], dtype=float)
true_model = param_bounds.mean(axis=1)
true_model[2] = np.clip(0.35, param_bounds[2, 0], param_bounds[2, 1]) # theta
true_model[3] = np.clip(0.45, param_bounds[3, 0], param_bounds[3, 1]) # np
true_model[4] = np.clip(0.20, param_bounds[4, 0], param_bounds[4, 1]) # tp
true_model[6] = np.clip(2.35, param_bounds[6, 0], param_bounds[6, 1]) # vr
# Build geometry with full ellipse mapping and compute scalar moment metrics
geom_true = fm.build_geometry_with_ellipse_slip(true_model)
m0_true, mw_true = fm.estimate_total_moment_and_mw(true_model, geometry=geom_true)
# Visualize the true slip distribution
geom_true.plot(title="True Slip Distribution (Synthetic Benchmark)")
ap = None
try:
ap = fm.build_axitra(geom_true, latlon=False, freesurface=True)
ap = fm.green(ap, quiet=True)
t, sx, sy, sz = fm.conv(ap, geom_true, source_type=1, t0=float(cfg.ellipse.t0), quiet=True)
# Visualize synthetic seismograms
synthetic_observed = np.array([sx, sy, sz]).transpose(1, 0, 2)
fm.plot(synthetic_observed, time=t, show=True)
finally:
if ap is not None:
try:
ap.clean()
except Exception:
pass
# Add low-amplitude Gaussian noise
noise_level = 0.002
sx_noisy = sx + noise_level * rng.standard_normal(sx.shape)
sy_noisy = sy + noise_level * rng.standard_normal(sy.shape)
sz_noisy = sz + noise_level * rng.standard_normal(sz.shape)
# Format as (n_stations, n_components, n_samples)
observed_waveforms = np.array([sx_noisy, sy_noisy, sz_noisy])
observed_waveforms = np.transpose(observed_waveforms, (1, 2, 0))
observed_waveforms = np.transpose(observed_waveforms, (0, 2, 1))
print("✓ Generated controlled synthetic observed data")
print(f" Shape: {observed_waveforms.shape} (n_stations, n_components, n_samples)")
print(f" Time: {t[0]:.3f} - {t[-1]:.3f} s")
print(f" Noise level (std): {noise_level}")
print(f" True M0 [N.m]: {m0_true:.6e}")
print(f" True Mw: {mw_true:.4f}")
print("\nTrue model used for benchmark:")
for name, value in zip([p.name for p in cfg.inversion_params.parameters], true_model):
print(f" {name:20s} = {value:8.3f}")
=========================
✓ Generated controlled synthetic observed data
Shape: (10, 3, 512) (n_stations, n_components, n_samples)
Time: 0.000 - 127.750 s
Noise level (std): 0.002
True M0 [N.m]: 1.826097e+19
True Mw: 6.7743
True model used for benchmark:
Length of axis 1 (km) = 7.500
Length of axis 2 (km) = 7.500
Rotation angle (x pi) = 0.350
Position of the center np = 0.450
Position of the center tp (x 2pi) = 0.200
Maximum slip (Dmax) (m) = 2.000
Rupture velocity (Vr) (km/s) = 2.350
Step 3: Initialize inversion model
[10]:
inversion = NAInversionModel(
str(input_ctl),
observed_waveforms=observed_waveforms,
time_array=t,
)
print("✓ NAInversionModel initialized")
✓ NAInversionModel initialized
Step 4: Run NA search (configured to show convergence clearly)
This setup balances speed and visibility of progress:
enough evaluations to show improvement trends,
reproducible random seed,
n_samples_iterationdivisible byn_cells_resample(neighpy-safe).
[18]:
# Configure NA search for a clearer synthetic convergence example
na_config = NAConfig(
n_samples_initial=30,
n_samples_iteration=30,
n_iterations=70,
n_cells_resample=7,
n_jobs=-1,
random_seed=20260416,
)
print("Starting NA search with neighpy...")
print("Synthetic benchmark mode: reproducible seed + low-noise target")
print(f"Expected evaluations ≈ {na_config.n_samples_initial + na_config.n_samples_iteration * na_config.n_iterations}\n")
na_result = inversion.run_na_search(na_config)
print("\n✓ NA search completed")
print(f"Models evaluated: {len(na_result.all_models)}")
# INVERSION PROCESS PARAMETERS: (Algorithm type (NA=0 or MC=1); Number of iterations;
# Sample size for first iteration; Sample size for other iterations; cells to resample)
# 0 70 30 30 7
Starting NA search with neighpy...
Synthetic benchmark mode: reproducible seed + low-noise target
Expected evaluations ≈ 2130
[NA] Adjusting n_samples_iteration from 30 to 35 to satisfy neighpy constraint (multiple of n_cells_resample=7).
[NA] Starting search: ni=30, ns=35, n=70, nr=7 -> expected evaluations=2480
NAI - Initial Random Search
=========================
[NA] iter=000 eval=00001 misfit=1.045659e+00 best=1.045659e+00
=========================
[NA] iter=000 eval=00002 misfit=7.904776e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00003 misfit=1.593352e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00004 misfit=1.325781e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00005 misfit=1.023972e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00006 misfit=1.322290e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00007 misfit=1.305919e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00008 misfit=2.565902e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00009 misfit=1.500339e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00010 misfit=3.401912e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00011 misfit=1.893129e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00012 misfit=1.304928e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00013 misfit=2.449981e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00014 misfit=1.919367e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00015 misfit=3.060277e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00016 misfit=9.641298e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00017 misfit=1.084159e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00018 misfit=1.047977e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00019 misfit=1.293263e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00020 misfit=1.490236e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00021 misfit=1.833778e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00022 misfit=1.313389e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00023 misfit=1.681513e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00024 misfit=1.246730e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00025 misfit=9.278703e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00026 misfit=1.315083e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00027 misfit=1.585637e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00028 misfit=1.723120e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00029 misfit=1.419156e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=000 eval=00030 misfit=2.090336e+00 best=7.904776e-01
NAI - Optimisation Loop: 0%| | 0/70 [00:00<?, ?it/s]
=========================
[NA] iter=001 eval=00031 misfit=1.583282e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00032 misfit=1.639816e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00033 misfit=1.458464e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00034 misfit=1.715993e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00035 misfit=8.561362e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00036 misfit=1.040747e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00037 misfit=8.248565e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00038 misfit=1.039981e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00039 misfit=1.222238e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00040 misfit=1.274233e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00041 misfit=1.260195e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00042 misfit=1.134938e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00043 misfit=8.796294e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00044 misfit=1.079646e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00045 misfit=1.152463e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00046 misfit=1.394461e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00047 misfit=1.176619e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00048 misfit=1.078902e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00049 misfit=1.090200e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00050 misfit=1.095042e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00051 misfit=1.054596e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00052 misfit=1.123657e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00053 misfit=1.057894e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00054 misfit=1.000132e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00055 misfit=1.182306e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00056 misfit=1.289033e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00057 misfit=1.211388e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00058 misfit=9.244124e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00059 misfit=1.241870e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00060 misfit=9.268997e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00061 misfit=1.252537e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00062 misfit=1.083013e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00063 misfit=1.171033e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00064 misfit=9.663201e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=001 eval=00065 misfit=1.159028e+00 best=7.904776e-01
NAI - Optimisation Loop: 1%|▏ | 1/70 [00:13<15:52, 13.80s/it]
=========================
[NA] iter=002 eval=00066 misfit=8.483206e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00067 misfit=1.736655e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00068 misfit=1.699310e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00069 misfit=1.395810e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00070 misfit=8.517369e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00071 misfit=1.371740e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00072 misfit=1.200234e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00073 misfit=1.247146e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00074 misfit=9.326029e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00075 misfit=1.254071e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00076 misfit=9.506776e-01 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00077 misfit=2.143814e+00 best=7.904776e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00078 misfit=6.436185e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00079 misfit=1.341779e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00080 misfit=1.139006e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00081 misfit=6.988004e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00082 misfit=1.152680e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00083 misfit=1.687197e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00084 misfit=1.063936e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00085 misfit=9.430303e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00086 misfit=1.090526e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00087 misfit=1.037076e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00088 misfit=9.799410e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00089 misfit=1.061543e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00090 misfit=9.767463e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00091 misfit=8.766610e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00092 misfit=8.803184e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00093 misfit=1.589830e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00094 misfit=8.709968e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00095 misfit=1.853250e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00096 misfit=1.334823e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00097 misfit=9.746192e-01 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00098 misfit=1.208296e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00099 misfit=1.292349e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=002 eval=00100 misfit=1.232373e+00 best=6.436185e-01
NAI - Optimisation Loop: 3%|▎ | 2/70 [00:33<19:22, 17.09s/it]
=========================
[NA] iter=003 eval=00101 misfit=1.551353e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=003 eval=00102 misfit=2.255562e+00 best=6.436185e-01
=========================
[NA] iter=003 eval=00103 misfit=2.402704e+00 best=6.436185e-01
=========================
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[NA] iter=069 eval=02433 misfit=3.649308e-01 best=3.649248e-01
=========================
[NA] iter=069 eval=02434 misfit=3.649248e-01 best=3.649248e-01
=========================
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=========================
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=========================
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=========================
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=========================
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NAI - Optimisation Loop: 99%|█████████▊| 69/70 [28:59<00:24, 24.30s/it]
=========================
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=========================
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=========================
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=========================
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=========================
[NA] iter=070 eval=02480 misfit=3.649248e-01 best=3.649248e-01
NAI - Optimisation Loop: 100%|██████████| 70/70 [29:26<00:00, 25.24s/it]
✓ NA search completed
Models evaluated: 2480
Step 5: Analyze results
[11]:
# Get best model
best_model = na_result.best_model
best_model_vector = np.asarray(best_model.model, dtype=float)
m0_best, mw_best = inversion.fm.estimate_total_moment_and_mw(best_model_vector)
print(f"\nBest model found:")
print(f" Misfit: {best_model.misfit:.6e}")
print(f" Iteration: {best_model.iteration}")
print(f"\nParameters:")
for name, value in zip(inversion.param_names, best_model.model):
print(f" {name:20s} = {value:8.3f}")
print(f"\nTrue model (for reference):")
for name, value in zip(inversion.param_names, true_model):
print(f" {name:20s} = {value:8.3f}")
print("\nMoment comparison:")
print(f" True M0 [N.m]: {m0_true:.6e}")
print(f" Best M0 [N.m]: {m0_best:.6e}")
print(f" True Mw : {mw_true:.4f}")
print(f" Best Mw : {mw_best:.4f}")
print(f" |Mw error| : {abs(mw_best - mw_true):.4f}")
vr_true = float(true_model[6])
vr_best = float(best_model.model[6])
print(f"\nRupture velocity error:")
print(f" true vr: {vr_true:.4f} km/s")
print(f" best vr: {vr_best:.4f} km/s")
print(f" abs error: {abs(vr_best - vr_true):.4f} km/s")
---------------------------------------------------------------------------
NameError Traceback (most recent call last)
Cell In[11], line 2
1 # Get best model
----> 2 best_model = na_result.best_model
3 best_model_vector = np.asarray(best_model.model, dtype=float)
4 m0_best, mw_best = inversion.fm.estimate_total_moment_and_mw(best_model_vector)
NameError: name 'na_result' is not defined
Step 6: Visualize convergence diagnostics
Besides the standard NA plot, we inspect:
best-so-far misfit vs evaluation,
rupture-velocity exploration vs evaluation,
absolute \(M_w\) error vs evaluation.
[20]:
# Visualize results with the new data-oriented plotting
na_result.plot(show=True)
na_result.plot_convergence(show=True)
# Build convergence diagnostics arrays
misfits = np.array([m.misfit for m in na_result.all_models], dtype=float)
vr_values = np.array([m.model[6] for m in na_result.all_models], dtype=float)
iterations = np.array([m.iteration for m in na_result.all_models], dtype=int)
evals = np.arange(1, len(misfits) + 1)
best_so_far = np.minimum.accumulate(misfits)
vr_true = float(true_model[6])
vr_abs_error = np.abs(vr_values - vr_true)
# Compute Mw for each sampled model
mw_values = np.empty(len(na_result.all_models), dtype=float)
for i, model_info in enumerate(na_result.all_models):
_, mw_i = inversion.fm.estimate_total_moment_and_mw(np.asarray(model_info.model, dtype=float))
mw_values[i] = mw_i
mw_abs_error = np.abs(mw_values - float(mw_true))
# Best misfit per iteration
iter_ids = np.unique(iterations)
best_by_iter = np.array([misfits[iterations == it].min() for it in iter_ids])
fig, ax = plt.subplots(1, 3, figsize=(15, 4))
ax[0].plot(evals, misfits, '.', alpha=0.45, label='sample misfit')
ax[0].plot(evals, best_so_far, '-', lw=2, label='best so far')
ax[0].set_title('Misfit convergence')
ax[0].set_xlabel('Evaluation')
ax[0].set_ylabel('Misfit')
ax[0].legend()
ax[0].grid(alpha=0.25)
ax[1].plot(evals, vr_values, '.', alpha=0.6, label='sample vr')
ax[1].axhline(vr_true, color='k', linestyle='--', label=f'true vr = {vr_true:.3f}')
ax[1].set_title('Rupture velocity search')
ax[1].set_xlabel('Evaluation')
ax[1].set_ylabel('vr (km/s)')
ax[1].legend()
ax[1].grid(alpha=0.25)
ax[2].semilogy(evals, mw_abs_error + 1e-12, '-', lw=1.8, color='tab:purple')
ax[2].set_title('|Mw - Mw_true|')
ax[2].set_xlabel('Evaluation')
ax[2].set_ylabel('Absolute error')
ax[2].grid(alpha=0.25)
plt.tight_layout()
plt.show()
print(f"Total models evaluated: {len(na_result.all_models)}")
print(f"Best misfit: {best_so_far[-1]:.6e}")
print(f"Initial best misfit (first 5 evals): {best_so_far[min(4, len(best_so_far)-1)]:.6e}")
print(f"Best |Mw-Mw_true|: {mw_abs_error.min():.4f}")
print("\nBest misfit by iteration:")
for it, val in zip(iter_ids, best_by_iter):
print(f" iter {it:02d}: {val:.6e}")
improvement = (best_so_far[0] - best_so_far[-1]) / max(best_so_far[0], 1e-12)
print(f"\nRelative improvement from first evaluation: {100*improvement:.2f}%")
Total models evaluated: 2480
Best misfit: 3.649248e-01
Initial best misfit (first 5 evals): 7.904776e-01
Best |Mw-Mw_true|: 0.0001
Best misfit by iteration:
iter 00: 7.904776e-01
iter 01: 8.248565e-01
iter 02: 6.436185e-01
iter 03: 5.440377e-01
iter 04: 4.614330e-01
iter 05: 4.432520e-01
iter 06: 4.332039e-01
iter 07: 3.908894e-01
iter 08: 3.794379e-01
iter 09: 3.851936e-01
iter 10: 3.755852e-01
iter 11: 3.714722e-01
iter 12: 3.687515e-01
iter 13: 3.684852e-01
iter 14: 3.672067e-01
iter 15: 3.661890e-01
iter 16: 3.659051e-01
iter 17: 3.661340e-01
iter 18: 3.657564e-01
iter 19: 3.655240e-01
iter 20: 3.653050e-01
iter 21: 3.652584e-01
iter 22: 3.652096e-01
iter 23: 3.651160e-01
iter 24: 3.650399e-01
iter 25: 3.651732e-01
iter 26: 3.651023e-01
iter 27: 3.650122e-01
iter 28: 3.649926e-01
iter 29: 3.649975e-01
iter 30: 3.649684e-01
iter 31: 3.649660e-01
iter 32: 3.649597e-01
iter 33: 3.649527e-01
iter 34: 3.649581e-01
iter 35: 3.649440e-01
iter 36: 3.649456e-01
iter 37: 3.649442e-01
iter 38: 3.649435e-01
iter 39: 3.649434e-01
iter 40: 3.649400e-01
iter 41: 3.649414e-01
iter 42: 3.649373e-01
iter 43: 3.649373e-01
iter 44: 3.649315e-01
iter 45: 3.649276e-01
iter 46: 3.649278e-01
iter 47: 3.649248e-01
iter 48: 3.649277e-01
iter 49: 3.649248e-01
iter 50: 3.649248e-01
iter 51: 3.649248e-01
iter 52: 3.649248e-01
iter 53: 3.649248e-01
iter 54: 3.649248e-01
iter 55: 3.649248e-01
iter 56: 3.649248e-01
iter 57: 3.649248e-01
iter 58: 3.649248e-01
iter 59: 3.649248e-01
iter 60: 3.649248e-01
iter 61: 3.649248e-01
iter 62: 3.649248e-01
iter 63: 3.649248e-01
iter 64: 3.649248e-01
iter 65: 3.649248e-01
iter 66: 3.649248e-01
iter 67: 3.649248e-01
iter 68: 3.649248e-01
iter 69: 3.649248e-01
iter 70: 3.649248e-01
Relative improvement from first evaluation: 65.10%
Step 7: Export results
[ ]:
# Export results to JSON and CSV
output_dir = root / 'examples' / 'output'
output_dir.mkdir(parents=True, exist_ok=True)
json_path = output_dir / 'na_results.json'
csv_path = output_dir / 'na_results.csv'
summary_path = output_dir / 'na_results_summary.txt'
na_result.export_results(json_path)
na_result.export_csv(csv_path)
na_result.save(output_dir / 'inversion_result.joblib')
with summary_path.open('w', encoding='utf-8') as f:
f.write('NA inversion summary (updated physics)\n')
f.write('=' * 72 + '\n')
f.write(f'Input file: {input_ctl}\n')
f.write(f'Models evaluated: {len(na_result.all_models)}\n')
f.write(f'Best misfit: {best_model.misfit:.6e}\n')
f.write('\nMoment metrics:\n')
f.write(f' True M0 [N.m]: {m0_true:.6e}\n')
f.write(f' Best M0 [N.m]: {m0_best:.6e}\n')
f.write(f' True Mw: {mw_true:.4f}\n')
f.write(f' Best Mw: {mw_best:.4f}\n')
f.write(f' |Mw error|: {abs(mw_best - mw_true):.4f}\n')
f.write('\nBest model parameters:\n')
for name, value in zip(inversion.param_names, best_model.model):
f.write(f' {name:20s} = {float(value):.6f}\n')
print(f"✓ Results saved to {json_path}")
print(f"✓ Results saved to {csv_path}")
print(f"✓ Summary saved to {summary_path}")