Modeling Non-Ergodic Path Effects Using Conditional Generative Model for Fourier Amplitude Spectra
利用条件生成模型对非平衡路径效应进行建模:用于傅里叶振幅谱的条件生成模型
机构 * Department of Civil Engineering, University of California, Berkeley(加州大学伯克利分校土木工程系) ; International Computer Science Institute, Berkeley, CA 94704, USA(伯克利计算机科学研究所) ; Scientific Data Division, Lawrence Berkeley National Lab, Berkeley, CA 94720, USA(劳伦斯伯克利国家实验室科学数据部) ; Energy Geosciences Division, Lawrence Berkeley National Lab, Berkeley, CA 94720, USA(劳伦斯伯克利国家实验室能源地球科学部) ; Earthquake Research Institute, University of Tokyo, Tokyo 113-0032, Japan(东京大学地震研究所) ; Department of Earth, Atmospheric and Planetary Sciences, MIT, Cambridge, MA 02139, USA(麻省理工学院地球、大气与行星科学系) ; Department of Statistics, University of California, Berkeley, CA 94720, USA(加州大学伯克利分校统计系)
AI总结 本研究提出基于条件生成模型的深度学习方法,用于建模非平衡路径效应,实现快速且高效的傅里叶振幅谱预测。