Multichannel Alignment of <i>S</i> Waves
Notice bibliographique
Résumé
ABSTRACT High-resolution earthquake locations and structural inversions using body waves rely on precise delay-time measurements. Subsample accuracy can be realized for P waves using multichannel cross correlation (MCCC), as developed by VanDecar and Crosson (1990), which exploits redundancy in pairwise cross correlations to determine delays between similar waveforms in studies of mantle structure using teleseismic sources (common source and multiple stations) and regional studies of structure and seismicity (multiple sources and common station). For regional S waves, alignment is complicated by the additional degree of freedom in waveform polarity that is expressed for sources with different moment tensors. Here, we recast MCCC within a principal component framework and demonstrate the equivalence between maximizing waveform correlation and minimization of various singular value–based objective functions for P waves. The singular-value framework is more general and leads naturally to an MCCC linear system for S waves that possesses an order of magnitude greater redundancy than that for P waves. Robust L1 solution of the system provides an effective means of mitigating outliers at the expense of subsample precision. Residual time shifts associated with higher-order singular vectors are employed in an iterative adaptive alignment that achieves subsample resolution. We demonstrate application of the approach on a seismicity cluster within the northern Cascadia crustal fore-arc.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».