地質文献データベース (GEOLIS) [(国研)産業技術総合研究所地質調査総合センター編]

物理深層学習の断層すべり計算への適用：ばねブロックモデルにおけるSSE数値計算と摩擦特性推定(SCG55-P13)(ポスターセッション)(演旨)

論文題名（英語）=Physics-Informed Neural Networks for modeling slow slip events in a spring-slider system with a rate and state friction law (SCG55-P13)(poster session)(abs.)

著者（日本語）=福嶋 陸斗, 加納 将行, 平原 和朗

著者（英語）=Rikuto Fukushima, Masayuki Kano, Kazuro Hirahara

資料名（日本語）=日本地球惑星科学連合大会予稿集 (online)

資料名（英語）=Abstracts, Japan Geoscience Union Meeting (online)

巻=2023

頁=SCG55-P13

発行年=2023

発行者（日本語）=日本地球惑星科学連合

発行者（英語）=Japan Geoscience Union

論文の言語区分=EN

ID=300036959

@id=https://gbank.gsj.jp/ld/resource/geolis/300036959