著者

吉光 奈奈 前田 拓人 William Ellsworth

出版者

日本地球惑星科学連合

雑誌

日本地球惑星科学連合2019年大会

巻号頁・発行日

2019-05-17

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Stress drop is important parameter to understand earthquake source characteristics and to improve hazard assessment. Many studies use the spectral ratio method to measure the moment ratio and two corner frequencies by comparing theoretical and observed spectral ratio in the frequency domain and obtain the stress drop. Accurate stress drop estimates are difficult to make because it depends on the accuracy of the three parameters. The Markov Chain Monte Carlo (MCMC) method is effective to estimate high dimensional parameters. In this study, we evaluate the uncertainty of the estimation and trade-off among parameters from a statistical perspective.We analyzed five clusters of events near Cushing, Oklahoma, each containing a M 4+ event. Empirical Green’s function events used as the denominator all locate within 2 km of the target event. We analyzed 5.12 seconds of the time-aligned seismogram from twice the S wave arrival time. Spectral ratios between a large event (ML > 4) and small events were formed by stacking all stations to remove path effects. Then, analyzed spectral ratios between event pairs using the Metropolis-Hastings algorithm to estimate moment ratio and two corner frequencies for the Brune model. We updated the value of moment ratio and two corner frequencies with 300,000 iterations which first 100,000 calculations was ignored as burn-in.In most cases, the distribution of the sampling showed ellipsoidal shape in the 3D parameter space. We searched the axial direction of the sampling distribution by principal component analysis (PCA), and estimated loadings of the principal component and contribution rate. Some spectral ratio showed irregular shape from ideal shape because of small magnitude difference or contamination by noise. The percentage of the contribution rate indicates how well the sampling distribution is explained by each component. The contribution rate of the first principal component with irregular shape of the spectral ratio was lower than 80 % while it was higher than 80 % with normal shape of the spectral ratio. The loadings among three parameters and three principal components also showed different pattern in the case of normal shape and irregular shape of the spectral ratio. These different trend of the contribution rate and the loadings indicates different pattern of the sampling distribution of a spectral ratio that have irregular shape. Thus, the combination of MCMC and PCA analysis have a possibility that to automatically classify spectral ratios which have irregular shape and ideal shape.

著者

藁谷 哲也 江口 誠一 竹村 貴人 羽田 麻美 石澤 良明 三輪 悟 宋 苑瑞 梶山 貴弘 比企 祐介 前田 拓志 林 実花 神戸 音々 佐藤 万理映 LOA Mao BORAVY Norng

出版者

日本大学

雑誌

基盤研究(B)

巻号頁・発行日

2014-04-01

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本研究では,アンコール遺跡からアンコール・ワット,バンテアイ・クデイ,およびタ・プローム寺院を選定し,寺院を構成する砂岩材のクリープ変形と風化環境を有限要素解析や高密度の熱環境分析をもとに明らかにした。その結果,砂岩柱の基部に見られる凹みの形成には,従来から指摘されていた風化プロセスに加え,構造物の自重による応力集中が関与していることが判明した。また,寺院は日射による蓄熱のため高温化,乾燥化が進み,砂岩材に対する風化インパクトの増大が生じていることが推察された。アンコール遺跡保全のためには,日射を和らげる緑地の緩衝効果を見直すことが必要である。

著者

井上 俊介 堤 重信 前田 拓人 南 一生

出版者

一般社団法人情報処理学会

雑誌

情報処理学会論文誌コンピューティングシステム(ACS) (ISSN:18827829)

巻号頁・発行日

vol.6, no.3, pp.22-30, 2013-09-25

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理化学研究所では,スーパーコンピュータ「京」の高性能化を目的とし,6本の重点アプリケーションを選定し,高性能化,高並列化を進めてきた.うち地球科学の分野から選択された地震動シミュレーションコードであるSeism3Dについては,比較的高いByte/Flop値を要求する演算と,隣接プロセス間のみの通信という特徴があげられる.よって,Seism3Dの高性能化,高並列化のポイントとして,メモリバンド幅を最大限に生かすこと,キャッシュの効率的な利用をすること,6次元メッシュ上での最適な隣接通信を実現すること,に絞られる.我々はコードの持つ要求Byte/Flopから求まるピーク比性能の推定を実施し,詳細プロファイラ機能を活用することにより問題点を把握し,実測,チューニングを実施し,CPU単体性能向上策の検証と通信部の検証を進めた結果,82,944並列で理論ピーク比17.9%(1.9PFLOPS)に達したため,本稿で報告する.In order to optimize performance of the K computer, we selected six applications from various scientific fields. We optimized CPU performance and massively parallelization to them. Seism3D which was selected from earth science field is seismic wave simulation code. It has calculation parts which demands high Byte/Flop and communication parts between neighborhood processes. So optimization points are using enough memory bandwidth, using cache effectively and realization of optimal neighborhood communications on six-dimensional mesh/torus network. We estimated theoretical performance from required Byte/Flop of code and utilized advanced profiler to have a clear grasp of bottle neck. As a result, we achieved 17.9% per peak performance by using 82,944 cpus.