Computation, Optimization, and Machine Learning in Seismology

Langue : anglais

Edité par John Wiley and Sons Inc, US, 2025

1119654467 / 9781119654469

Série : Livre 8 sur 8 - AGU Advanced Textbooks

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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: Mathematical foundations and key equations for computational seismologyEssential theories, including wave propagation and elastic wave theoryProcessing, mapping, and interpretation of prestack dataModel-based optimization and artificial intelligence methodsApplications for earthquakes, exploration seismology, depth imaging, and multi-objective geophysics problemsExercises applying the main concepts of each chapter. …

N° de réf. du vendeur LU-9781119654469

Titre
Computation, Optimization, and Machine Learning in Seismology
Auteur
Subhashis Mallick
Éditeur
John Wiley and Sons Inc, US
Année de publication
2025
État de l'article
New
Reliure
Paperback
Langue
anglais
ISBN à 10 chiffres
1119654467
ISBN à 13 chiffres
9781119654469
Poids de l'article
771 grammes
Série
Livre 8 sur 8: AGU Advanced Textbooks

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