A Hybrid Normal Mode‐Collocation Method for Finding the Response of Laterally Homogeneous Compressible Maxwell Viscoelastic Earth Models
Notice bibliographique
Résumé
Abstract Normal mode analysis is a Laplace‐transform method for calculating the surface‐loading response of laterally homogeneous spherical Earth models with linear viscoelasticity which delivers modal decay times and amplitudes. It can locally fail owing to numerical singularities arising from the viscoelastic parameters, leading to an incomplete accounting of the surface‐loading response. Collocation methods were developed to circumvent this issue. The mixed collocation method includes least‐squares fitting to the Laplace‐transformed Earth response to determine amplitudes assuming the normal mode decay times are known, while the pure collocation method assumes a series of logarithmically regularly spaced inverse decay times for which amplitudes are determined numerically. Both collocation methods may determine amplitudes that are physically unrealistic and all three methods produce crustal motion predictions that differ significantly. The hybrid normal mode‐collocation method presented here applies the normal mode analysis, and then applies the pure collocation to the resulting residuals. This retains the modal structure, while providing an improved fit. Our implementation avoids numerical singularities that may arise from Rayleigh‐Taylor instabilities occurring at large times and can be automated. Vertical crustal motions predicted by the hybrid method for North America with the ICE‐6G_C loading model and the VM5a viscosity structure have a root mean square (RMS) of 4.49 mm/yr and RMS differences with the normal mode, pure, and mixed collocation method of 0.06, 0.23, and 0.25 mm/yr, respectively. Maximum differences reach 0.20, 0.87, and 0.63 mm/yr. The differences increase for a viscosity profile with a greater viscosity increase with depth that exhibits stronger singularity issues.
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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 | 0,004 | 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 | 0,001 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».