Bayesian Analysis of Time Evolution of Earthquakes
地震时间演化的贝叶斯分析AI 解读 ↓
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地震时间演化的贝叶斯分析
- 研究问题
- 如何联合利用地震发生时间与震级信息，刻画事件发生过程，并量化随时间变化的条件强度的不确定性？
- 方法与思路
- 作者在给定观测震级后采用流行病型事件模型，以历史和物理信息设定先验，并用变体 Metropolis–Hastings 算法抽样。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称，该方法获得模型参数的联合后验样本，并据此构造点过程条件强度随时间变化的逐点后验置信带。
- 阅读关注点
- 应核对事件模型如何使用震级、先验依赖结构如何设定，以及后验抽样诊断与逐点区间带的具体构造。
- 阅读边界
- 仅据 OpenAlex 索引摘要，稿件版本未注明，不能推断刊本变化；摘要未说明模型适用条件，也不能将逐点区间带理解为同时覆盖保证。
原文摘要
We adopt a Bayesian approach to analyze the occurrence times of seismic events and their magnitudes. We choose an epidemic model for the process of occurrence times conditional on the observed magnitude values. The locations of, and dependencies between, the model parameters are determined on the basis of historical and physical information. The overall prior variability is deliberately made diffuse. We generate samples from the joint posterior distribution of the model parameters by using a variant of the Metropolis—Hastings algorithm. We use the results in a variety of ways, including the construction of pointwise posterior confidence bands for the conditional intensity of the point process as a function of time.