Spatio-Temporal Complex Markov Chain (SCMC) Model Using Directed Graphs: Earthquake Sequencing
Notice bibliographique
Résumé
We construct a directed graph to represent a Markov chain of global earthquake sequences and analyze the statistics of transition probabilities linked to earthquake zones. We use a simplified plate boundary template for earthquake zonation. We generalize this Markov chain of earthquake sequences by including the recurrent events in space and time for each event in the record-breaking sense. The record-breaking recurrent events provide the basis for redefining the weights for the state-to-state transition probabilities. We use a distance-dependent look-up array for each zone to assign the distance-dependent weights for the recurring events. We present here details of the method and the preliminary results on the structure and properties of the directed graphs corresponding to a Markov chain model without and with the inclusion of record-breaking events. The underlying directed graph provides the framework for earthquake sequencing. We examine the properties of the directed graph without and with the inclusion of recurrences. We consider the present method easily expandable for forecasting work as catalogues are routinely updated with seismic events and, also, widely applicable to a study of both the regional and global seismicity. We demonstrate the applicability of the directed graph approach to forecasting using some of the properties of graphs that represent the Markov chain.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».