Computational Earthquake Physics: Simulations, Analysis and Infrastructure, Part II
Lingua: inglese
Editore: Birkhäuser, 2007
- Brossura
- Nuovo
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Druck auf Anfrage Neuware - Printed after ordering - This second part of a two-volume work contains 22 research articles on various aspects of computational earthquake physics. Coverage includes the promising earthquake forecasting model LURR (Load-Unload Response Ratio); pattern informatics and phase dynamics and their applications; computational algorithms, including continuum damage models and visualization and analysis of geophysical datasets; and assimilation of data.
Codice articolo 9783764381301
- Titolo
- Computational Earthquake Physics: Simulations, Analysis and Infrastructure, Part II
- Autore
- Peter Mora
- Editore
- Birkhäuser
- Anno di pubblicazione
- 2007
- Condizione
- Neu
- Rilegatura
- Taschenbuch
- Lingua
- inglese
- ISBN 10
- 3764381302
- ISBN 13
- 9783764381301
- Peso dell'articolo
- 655 grammi
- Dimensioni
- 240x170x22 mm
Exciting developments in earthquake science have benefited from new observations, improved computational technologies, and improved modeling capabilities. Designing realistic supercomputer simulation models for the complete earthquake generation process is a grand scientific challenge due to the complexity of phenomena and range of scales involved from microscopic to global.
The present volume - Part II - incorporates computational environment and algorithms, data assimilation and understanding, model applications and iSERVO. Topics covered range from iSERVO and QuakeSim: implementing the international solid earth research virtual observatory by integrating computational grid and geographical information web services; LURR (Load-Unload Response Ratio) described in six papers involving this promising earthquake forecasting model; pattern informatics and phase dynamics and their applications, which was also a highlight in the Workshop; computational algorithms, including continuum damage models and visualization and analysis of geophysical datasets; evolution of mantle material; the state vector approach; and assimilation of data such as geodetic data, GPS data, and seismicity and laboratory experimental data.
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