A textbook applying fundamental seismology theories to the latest computational tools
The goal of computational seismology is to digitally simulate seismic waves, create subsurface models, and match these models with observations to identify subsurface rock properties. With recent advances in computing technology, including machine learning, it is now possible to automate matching procedures and use waveform inversion or optimization to create large-scale models.
Computation, Optimization, and Machine Learning in Seismology provides students with a detailed understanding of seismic wave theory, optimization theory, and how to use machine learning to interpret seismic data.
Volume highlights include:
The American Geophysical Union promotes discovery in Earth and space science for the benefit of humanity. Its publications disseminate scientific knowledge and provide resources for researchers, students, and professionals.
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Subhashis Mallick, University of Wyoming, USA
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