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J-GLOBAL ID：201702270290014844   整理番号：17A0071880

ABEL-POISSON動径基底関数を用いて局所重力場をモデル化した。【JST・京大機械翻訳】

Regional Gravity Field Modeling with Abel-Poisson Radial Basis Functions

著者 (5件)： Ma Zhiwei (State Key laboratory of Geodesy and Earth’s Dynamics,Institute of Geodesy and Geophysics,Chinese Academy of Sciences) ,  Lu Yang (State Key laboratory of Geodesy and Earth’s Dynamics,Institute of Geodesy and Geophysics,Chinese Academy of Sciences) ,  Tu Yi (State Key laboratory of Geodesy and Earth’s Dynamics,Institute of Geodesy and Geophysics,Chinese Academy of Sciences) ,  Zhu Chuandong (State Key laboratory of Geodesy and Earth’s Dynamics,Institute of Geodesy and Geophysics,Chinese Academy of Sciences) ,  Xi Hui (State Key laboratory of Geodesy and Earth’s Dynamics,Institute of Geodesy and Geophysics,Chinese Academy of Sciences)
資料名： Cehui Xuebao  (Cehui Xuebao)
巻： 45  号： 9  ページ： 1019-1027  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2485A  ISSN： 1001-1595  CODEN： CEXUER  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 多くの種類の高分解能重力場データの増加は,局所的範囲内で精化重力場モデルを可能にした。本論文では、ABEL-POISSON核を用いて、重力場を有限個の動径基底関数の線形和の形式に表現し、局部領域の多種の重力場データに対して共同モデリングを行った。計算速度を改善するために,適応精化格网アルゴリズムに基づく最小二乗平均平方根誤差(RMS)を用いて,動径基底関数の平均帯域幅を計算した。南シナ海のコア地域を例として、二種類の異なるタイプ、異なる分解能の重力場資料(測地起伏起伏6’×6’、重力異常2’×2’)を結合し、局部領域の高分解能の重力場モデルを構築した。このモデルにより表現された重力場は2×2’の分解能を達成し,元の重力異常データ(2’×2’)に対する適合度は±0.8×10(-5)M/S2に達した。結果により,動径基底関数法による局所重力場のモデリングは,球面調和関数のモデリングにおける遅い収束を避けることができ,そして,重力場の分解能を効果的に改善することができた。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 測地 ,  高分解能 ,  帯域幅 ,  *動径基底関数 ,  重力異常 ,  線形性 ,  南シナ海 ,  *重力場 ,  計算機処理速度 ,  分解能 ,  *モデリング ,  球面調和関数 ,  アルゴリズム
準シソーラス用語： 適合度 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： local gravity field modeling ,  gravity anomaly ,  radial basis function ,  data adaptive ,  root mean square error criterion

分類 (2件)： 人工知能  (JE08000Z) ,  パターン認識  (JE07000S)

タイトルに関連する用語 (3件)： 動径基底関数 ,  重力場 ,  モデル化