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J-GLOBAL ID：201902291078695646   整理番号：19A1788963

機械学習は剪断粒状断層における間欠的摩擦動力学の状態を明らかにする【JST・京大機械翻訳】

Machine Learning Reveals the State of Intermittent Frictional Dynamics in a Sheared Granular Fault

著者 (10件)： Ren C. X. (Space Data Science and Systems Group, Los Alamos National Laboratory, MS D440, Los Alamos, NM, USA) ,  Ren C. X. (Geophysics Group, Los Alamos National Laboratory, MS D446, Los Alamos, NM, USA) ,  Dorostkar O. (Department of Engineering Science, University of Oxford, Oxford, UK) ,  Dorostkar O. (Department of Mechanical and Process Engineering, Swiss Federal Institute of Technology Zuerich (ETH Zuerich), Zuerich, Switzerland) ,  Rouet-Leduc B. (Geophysics Group, Los Alamos National Laboratory, MS D446, Los Alamos, NM, USA) ,  Hulbert C. (Geophysics Group, Los Alamos National Laboratory, MS D446, Los Alamos, NM, USA) ,  Strebel D. (Swiss Federal Laboratories for Materials Science and Technology (Empa), Duebendorf, Switzerland) ,  Guyer R. A. (Geophysics Group, Los Alamos National Laboratory, MS D446, Los Alamos, NM, USA) ,  Johnson P. A. (Geophysics Group, Los Alamos National Laboratory, MS D446, Los Alamos, NM, USA) ,  Carmeliet J. (Department of Mechanical and Process Engineering, Swiss Federal Institute of Technology Zuerich (ETH Zuerich), Zuerich, Switzerland)
資料名： Geophysical Research Letters  (Geophysical Research Letters)
巻： 46  号： 13  ページ： 7395-7403  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0609B  ISSN： 0094-8276  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地震発生プレート境界は密に充填された粒状媒体と同様な挙動を示し,そこでは断層とブロックシステムは,粒子がゆっくりとせん断された粒状システム中にあるので,それ自身内の力の分布を急速に再配置する。機械学習を用いて,模擬せん断粒状断層における個々の粒子からの速度信号の統計的特徴が,間欠的摩擦スティックスリップ動力学の瞬間的グローバル状態に関する情報を含むことを示した。より多くの粒子の信号から構築された特徴を組み合わせることにより,グローバルモデルの精度を改善することができ,誤差の減少の背後にある物理的基礎を議論することができることを実証した。せん断方向における粒子変位を表す信号の中央値とより高いモーメントのような統計的特徴が最良の予測的特徴の中にあることを示した。本研究は,地球物理学システムにおいて発生する摩擦過程の研究における機械学習の応用に対する新しい洞察を提供する。Copyright 2019 Wiley Publishing Japan K.K. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 予測 ,  *剪断 ,  モーメント ,  高速度 ,  媒質 ,  モデル ,  地球物理学 ,  *機械学習 ,  プレート境界 ,  スティックスリップ
準シソーラス用語： 統計的特徴 ,  再配列 ,  地震発生 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 機械学習 ,  断層力学 ,  粒状物理 ,  DEM ,  摩擦 ,  スティックスリップ

分類 (1件)： 地球内部物理学一般  (DC03010P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 機械学習 ,  剪断 ,  断層 ,  間欠 ,  摩擦 ,  動力学