論文の概要: OkadaTorch: A Differentiable Programming of Okada Model to Calculate Displacements and Strains from Fault Parameters

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.17126v1
• Date: Wed, 23 Jul 2025 02:02:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-07-24 22:33:14.823889
• Title: OkadaTorch: A Differentiable Programming of Okada Model to Calculate Displacements and Strains from Fault Parameters
• Title（参考訳）: OKdaTorch: 障害パラメータから変位やひずみを計算するための岡田モデルの微分プログラミング
• Authors: Masayoshi Someya, Taisuke Yamada, Tomohisa Okazaki,
• Abstract要約: OkadaTorchはOKDAモデルの実装であり、コード全体を微分可能である。 入力に関する勾配は自動微分(AD)を用いて容易に計算できる 私たちの研究は、オリジナルの岡田モデルをPyTorchに直接変換する2つのコンポーネントと、勾配とヘッセンを効率的に計算するための便利なラッパーインターフェースで構成されています。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: The Okada model is a widely used analytical solution for displacements and strains caused by a point or rectangular dislocation source in a 3D elastic half-space. We present OkadaTorch, a PyTorch implementation of the Okada model, where the entire code is differentiable; gradients with respect to input can be easily computed using automatic differentiation (AD). Our work consists of two components: a direct translation of the original Okada model into PyTorch, and a convenient wrapper interface for efficiently computing gradients and Hessians with respect to either observation station coordinates or fault parameters. This differentiable framework is well suited for fault parameter inversion, including gradient-based optimization, Bayesian inference, and integration with scientific machine learning (SciML) models. Our code is available here: https://github.com/msomeya1/OkadaTorch
• Abstract（参考訳）: 岡田模型は3次元弾性ハーフ空間における点または長方形転位源による変位とひずみに対する広く用いられる解析解である。 入力に関する勾配を自動微分(AD)を用いて容易に計算できる岡田モデルのPyTorch実装である岡田トーチについて述べる。 本研究は, 従来の岡田モデルからPyTorchへの直接変換と, 観測局座標あるいは断層パラメータに関して, 勾配とヘシアンを効率的に計算するための便利なラッパーインタフェースからなる。 この微分可能なフレームワークは、勾配に基づく最適化、ベイズ推論、科学機械学習(SciML)モデルとの統合など、障害パラメータの反転によく適している。 私たちのコードはここにある。 https://github.com/msomeya1/OkadaTorch

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