Application of machine learning techniques to predict rupture propagation and arrest in 2-D dynamic earthquake simulations

SUMMARY Simulating dynamic earthquake rupture propagation is challenging due to uncertainties in the underlying physics of fault slip, stress conditions and the fault frictional properties. A trial and error approach is often used to determine the unknown parameters describing rupture, though runnin...

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Bibliographische Detailangaben
Veröffentlicht in:	Geophysical journal international Jg. 224; H. 3; S. 1918 - 1929
Hauptverfasser:	Ahamed, Sabber, Daub, Eric G
Format:	Journal Article
Sprache:	Englisch
Veröffentlicht:	Oxford University Press 01.03.2021
Schlagworte:	Earthquake ground motions Numerical modelling Earthquake dynamics Machine learning
ISSN:	0956-540X, 1365-246X
Online-Zugang:	Volltext
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