論文の概要: Harpa: High-Rate Phase Association with Travel Time Neural Fields

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2307.07572v1
• Date: Fri, 14 Jul 2023 18:29:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2023-07-18 19:05:10.018393
• Title: Harpa: High-Rate Phase Association with Travel Time Neural Fields
• Title（参考訳）: Harpa: 旅行時間ニューラルフィールドと高次フェーズアソシエーション
• Authors: Cheng Shi, Maarten V. de Hoop, and Ivan Dokmani\'c
• Abstract要約: 位相アソシエーションは, 地震データ処理パイプラインの基本課題である。 波動速度が未知であっても,従来報告されていたよりも相関がはるかに高いことを示す。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 30.696367674561813
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Phase association groups seismic wave arrivals according to their originating earthquakes. It is a fundamental task in a seismic data processing pipeline, but challenging to perform for smaller, high-rate seismic events which carry fundamental information about earthquake dynamics, especially with a commonly assumed inaccurate wave speed model. As a consequence, most association methods focus on larger events that occur at a lower rate and are thus easier to associate, even though microseismicity provides a valuable description of the elastic medium properties in the subsurface. In this paper, we show that association is possible at rates much higher than previously reported even when the wave speed is unknown. We propose Harpa, a high-rate seismic phase association method which leverages deep neural fields to build generative models of wave speeds and associated travel times, and first solves a joint spatio--temporal source localization and wave speed recovery problem, followed by association. We obviate the need for associated phases by interpreting arrival time data as probability measures and using an optimal transport loss to enforce data fidelity. The joint recovery problem is known to admit a unique solution under certain conditions but due to the non-convexity of the corresponding loss a simple gradient scheme converges to poor local minima. We show that this is effectively mitigated by stochastic gradient Langevin dynamics (SGLD). Numerical experiments show that \harpa~efficiently associates high-rate seismicity clouds over complex, unknown wave speeds and graciously handles noisy and missing picks.
• Abstract（参考訳）: 地震の震源と位相関連群地震波の到来 これは地震データ処理パイプラインの基本課題であるが、特に不正確な波動速度モデルを用いて、地震のダイナミクスに関する基本的な情報を運ぶ、より小さな、より高速な地震イベントを実行することが困難である。 結果として、ほとんどのアソシエーション手法は、地下の弾性媒質特性の貴重な説明を提供するものの、より低い速度で発生し、それゆえアソシエーションしやすい大きな事象に焦点を当てている。 本稿では,波速が未知である場合でも,以前報告したよりもずっと高い速度で関連付けることができることを示す。 本稿では,深層ニューラルネットワークを用いて波速と関連する移動時間の生成モデルを構築する高速地震波位相結合法であるharpaを提案する。 我々は、到着時刻データを確率尺度として解釈し、データ忠実性を強制するために最適な輸送損失を使用することにより、関連する位相の必要性を緩和する。 ジョイントリカバリ問題は、特定の条件下で一意的な解が認められることが知られているが、対応する損失の非凸性のため、単純な勾配スキームは局所的最小値に収束する。 確率勾配ランゲヴィンダイナミクス(SGLD)によって効果的に緩和されることを示す。 数値実験により、シャルパは複雑な、未知の波の速度で高速度の地震雲を効率的に関連付け、うるさいピックを優しく処理することを示した。

関連論文リスト

• EvMic: Event-based Non-contact sound recovery from effective spatial-temporal modeling [69.96729022219117]
  音波が物体にぶつかると、高周波で微妙な視覚変化をもたらす振動を誘発する。 イベントカメラハードウェアの最近の進歩は、その視覚的聴覚回復への応用に有益であることを示している。 イベントストリームからの時空間情報を完全に活用した,非接触音の回復のための新しいパイプラインを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-03T08:51:17Z)
• Integrating Fourier Neural Operators with Diffusion Models to improve Spectral Representation of Synthetic Earthquake Ground Motion Response [0.0]
  原子炉施設は、強震動による動的負荷に耐えるように設計されなければならない。 本研究では,人工地動を生成するためのAI物理に基づくアプローチを提案する。 以上の結果から,このような手法が生成した人工地震計の現実性を高めることが示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-04-01T13:08:09Z)
• Ambient Noise Full Waveform Inversion with Neural Operators [11.44207799108199]
  近年の研究では、ニューラル演算子と呼ばれる新しい機械学習モデルが、従来の方法よりもはるかに高速にエラストダイナミック波動方程式のオーダーを解くことができることが示されている。 実地震データに対する完全な波形インバージョンに対するニューラル演算子の最初の応用を実証する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-03-19T09:10:43Z)
• Broadband Ground Motion Synthesis by Diffusion Model with Minimal Condition [3.1285630695933686]
  本研究では,実際の地震データから学習した後に,現実的な波形を確実に生成する特殊潜在拡散モデル(LDM)を提案する。 本研究では,南カリフォルニア地震データセンター (SCEDC) API を用いた時整列地震データセットを構築した。 我々のモデルは、波形生成領域だけでなく、地震学からも、様々な試験基準において、同等のデータ駆動手法をすべて上回っている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-12-23T06:56:28Z)
• High Resolution Seismic Waveform Generation using Denoising Diffusion [3.5046784866523932]
  本研究では, 高周波波形生成のための新しい, 効率的, スケーラブルな生成モデルを提案する。 地震波形データのスペクトログラム表現を、オートエンコーダを介して低次元のサブ多様体に還元する。 最先端拡散モデルを用いて、キー入力パラメータを条件に、この潜伏表現を生成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-25T07:01:48Z)
• Fast Information Streaming Handler (FisH): A Unified Seismic Neural Network for Single Station Real-Time Earthquake Early Warning [56.45067876391473]
  既存のEEWアプローチは、フェーズの選択、位置推定、大きさ推定を独立したタスクとして扱い、統一されたフレームワークを欠いている。 我々は高速情報ストリーミングハンドラー(FisH)と呼ばれる新しい統合型地震波ニューラルネットワークを提案する。 FisHは、リアルタイムストリーミング地震データを処理し、位相選択、位置推定、大きさ推定をエンドツーエンドで同時生成するように設計されている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-08-13T04:33:23Z)
• WaveCastNet: An AI-enabled Wavefield Forecasting Framework for Earthquake Early Warning [39.353484781486245]
  本稿では,大地震の震動を予測するための新しいAI対応フレームワークWaveCastNetを提案する。 WaveCastNetは、新しい畳み込み長表現型メモリ(ConvLEM)モデルをシーケンスからシーケンスへの予測フレームワーク(seq2seq)に統合する。 サンフランシスコ・ベイエリアのシミュレーションデータを用いて, 地震動の強度とタイミングを迅速に予測できることを示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-30T22:18:16Z)
• SFANet: Spatial-Frequency Attention Network for Weather Forecasting [54.470205739015434]
  天気予報は様々な分野において重要な役割を担い、意思決定とリスク管理を推進している。 伝統的な手法は、しばしば気象系の複雑な力学を捉えるのに苦労する。 本稿では,これらの課題に対処し,天気予報の精度を高めるための新しい枠組みを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-05-29T08:00:15Z)
• Efficient Numerical Wave Propagation Enhanced By An End-to-End Deep Learning Model [0.0]
  本稿では,数値解法とディープラーニングコンポーネントをエンドツーエンドのフレームワークに統合する,新しい統合システムを提案する。 安定かつ高速な解法により、高周波波成分を補正する並列時間アルゴリズムであるPararealが利用可能となる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-04T00:07:05Z)
• Learning Robust Precipitation Forecaster by Temporal Frame Interpolation [65.5045412005064]
  本研究では,空間的不一致に対するレジリエンスを示す頑健な降水予測モデルを構築した。 提案手法は,textit4cast'23コンペティションの移行学習リーダーボードにおいて,textit1位を確保したモデルにおいて,予測精度が大幅に向上した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-11-30T08:22:08Z)
• Spatio-Temporal Branching for Motion Prediction using Motion Increments [55.68088298632865]
  HMP(Human Motion Prediction)はその多種多様な応用により、人気のある研究トピックとして浮上している。 従来の手法は手作りの機能と機械学習技術に依存している。 HMPのためのインクリメンタル情報を用いた時空間分岐ネットワークを提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-08-02T12:04:28Z)
• Machine learning for phase-resolved reconstruction of nonlinear ocean wave surface elevations from sparse remote sensing data [37.69303106863453]
  ニューラルネットワークを用いた位相分解波面再構成のための新しい手法を提案する。 提案手法は,一次元格子を用いた合成的かつ高精度な訓練データを利用する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-18T12:30:26Z)
• Learning-based estimation of in-situ wind speed from underwater acoustics [58.293528982012255]
  水中音響から風速時系列を検索するための深層学習手法を提案する。 我々のアプローチは、事前の物理知識と計算効率の両面から恩恵を受けるために、データ同化と学習ベースのフレームワークをブリッジする。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-08-18T15:27:40Z)
• Real-time gravitational-wave science with neural posterior estimation [64.67121167063696]
  ディープラーニングを用いた高速重力波パラメータ推定のための前例のない精度を示す。 LIGO-Virgo Gravitational-Wave Transient Catalogから8つの重力波事象を解析した。 標準推論符号と非常に密接な定量的な一致を見いだすが、推定時間がO(day)から1イベントあたり1分に短縮される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-06-23T18:00:05Z)
• Memory-Critical Dynamical Buildup of Phonon-Dressed Majorana Fermions [72.46695228124449]
  フォノン装束による1次元ポーラロントポロジカル超伝導体について検討した。 メモリの深さが大きくなると、Majoranaエッジのダイナミクスは単調に緩和され、かなりの値の台地から崩壊・構築の挙動へと移行する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-06-24T07:32:51Z)
• Applications of shapelet transform to time series classification of earthquake, wind and wave data [0.0]
  「シェープレット変換」は時系列列の形状の局所的類似性に基づく。 理解可能な特徴と透過的なアルゴリズムを備えた「ホワイトボックス」機械学習モデルを提案する。 モデルはドメインの実践者の介入なしにイベント検出を自動化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-04-22T10:17:24Z)
• Semiparametric Bayesian Forecasting of Spatial Earthquake Occurrences [77.68028443709338]
  本稿では, Epidemic Type Aftershock Sequence (ETAS) モデルのベイズ的完全定式化を提案する。 地理的領域における主震の発生は不均一な空間的点過程に従うと仮定される。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-02-05T10:11:26Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。