資料詳細
| 項 目 | 内 容 |
|---|---|
| 論文題名 | 物理深層学習におけるHessian行列を用いた不確実性定量化：摩擦パラメータ空間分布推定への応用(STT38-P06)(ポスターセッション)(演旨) |
| 論文題名(英語) | Hessian-based uncertainty quantification for Physics-Informed Neural Networks: Application to the frictional parameter estimation (STT38-P06)(poster session)(abs.) |
| 資料名 | 日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online) |
| 資料名(英語) | Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online) |
| 著者 | 福嶋 陸斗, 加納 将行, 平原 和朗, 大谷 真紀子 |
| 著者(英語) | Rikuto Fukushima, Masayuki Kano, Kazuro Hirahara, Makiko Ohtani |
| 巻 | 2024 |
| 頁 | STT38-P06 |
| 発行年 | 2024 |
| 発行者 | 日本地球惑星科学連合 |
| 発行者(英語) | Japan Geoscience Union |
| 論文の言語区分 | 英語 (English) |
| キーワード | 物理深層学習, 不確実性定量化, ヘッセ行列, 速度状態依存摩擦則, 地震サイクルシミュレーション, Physics-Informed Neural Networks (PINNs), uncertainty quantification, Hessian matrix, rate and state dependent friction law, earthquake cycle simulation |
| リンク | 日本地球惑星科学連合ホームページ |
| ID | 300044143 |