Inversion for elasticity tensor of focal region using machine learning algorithms
Makine öğrenimi algoritmaları kullanılarak deprem odak bölgesinin esneklik tensörünün çözülmesi
- Tez No: 822861
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ÇAĞRI DİNER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Jeofizik Mühendisliği, Geophysics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Kandilli Rasathanesi ve Deprem Araştırma Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Jeofizik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Moment tensörü, 3 x 3 matriste düzenlenmiş genelleştirilmiş kuvvet çiftlerine dayalı olarak kaynaktaki deformasyonu tanımlayan önemli bir araçtır. Bir moment tensörü, anizotropik odak bölgesinin esneklik tensörünün özvektörlerinin doğrusal bir kombinasyonu olarak ifade edilebilir. Bir odak bölgesinin belirli bir moment tensörü için dikey enine izotropik (VTI) esneklik tensörünün özdeğerleri, sabit bir faktör dışında elde edilebilir ve bu belirlemenin kesinliği, anizotropinin derecesine bağlıdır. Makine öğrenimi optimizasyonu, hata düzeyini azaltarak bir makine öğrenimi modelinin kesinliğini yinelemeli olarak geliştirmeyi içerir ve bir fonksiyonu optimize etmek için, arama uzayını etkili bir şekilde örnekleyebilen ve optimal çözümleri tanımlayabilen bir algoritma seçmek oldukça önemlidir. Fonksiyon optimizasyonu için çok sayıda algoritma mevcuttur, ancak belirli bir problem için uygulanabilir çözümleri belirlemek için bir temel oluşturmak çok önemlidir. Bu tez çalışmasında, anizotropik bir odak bölgesinin elastik parametrelerini elde etmek için yeni bir metod önerilmiş ve bu metod yoluyla parametreler makine öğrenmesi algoritmalrı içerisinde yer alan Grid Search, Random Search, Simulated Annealing ve Nelder-Mead gibi optimizasyon yöntemleri kullanılarak hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
The moment tensor is an essential tool in seismology to examine the structure of seismic sources. The deformation at the focal region, using combinations of force couples arranged in a 3 x 3 matrix, is represented by the moment tensor. The moment tensor can be expressed as a linear combination of the eigenvectors of the anisotropic focal region's elasticity tensor. The eigenvalues of a vertically transversely isotropic (VTI) elasticity tensor from an occurring moment tensor of a focal region can be obtained, and the precision of this determination depends on the degree of anisotropy. Machine learning optimization involves iteratively enhancing a machine learning model's precision by reducing the error level. Choosing an algorithm that can effectively sample the search space and identify optimal solutions is necessary to optimise a function. Many algorithms are available for function optimization, but it is crucial to set a baseline to determine the practicable solutions for a given problem. This thesis defines a new objective function (misfit function). The function is proposed for obtaining the elastic parameters of an anisotropic focal region, and these parameters are calculated by using machine learning algorithms such as Grid Search, Random Search, Simulated Annealing, and Nelder-Mead.
Benzer Tezler
- Pre-eklampsi ve eklampsi vakalarında immünoglobülin düzeylerinin değerlendirilmesi (Klinik ve immünobiolojik araştırma)
Examination des valeurs d'immunoglobulines en cas de la toxemie gravidique
M. MURAT SEMİZ
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Şeker şurubunun inversiyonuna etki eden kimi faktörlerin araştırılması
Başlık çevirisi yok
SAİDE GÜNERİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Gıda MühendisliğiEge ÜniversitesiTarım Bilimleri ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜNAL YURDAGEL
- İç içe borularda doğal ısı taşınımı
Natural convection in concentric cylinders
İSMAİL CEM PARMAKSIZOĞLU
- Sayısal stereo kotlayıcı
Başlık çevirisi yok
A.İKLİL KAYIHAN
Doktora
Türkçe
1984
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. DURAN LEBLEBİCİ