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Bayesian inference of earthquake rupture models using polynomial chaos expansion

机译：基于多项式混沌展开的地震破裂模型的贝叶斯推断

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In this paper, we employed polynomial chaos (PC) expansions to understand earthquake rupture model responses to random fault plane properties. A sensitivity analysis based on our PC surrogate model suggests that the hypocenter location plays a dominant role in peak ground velocity (PGV) responses, while elliptical patch properties only show secondary impact. In addition, the PC surrogate model is utilized for Bayesian inference of the most likely underlying fault plane configuration in light of a set of PGV observations from a ground-motion prediction equation (GMPE). A restricted sampling approach is also developed to incorporate additional physical constraints on the fault plane configuration and to increase the sampling efficiency.
机译：在本文中，我们采用多项式混沌（PC）展开来了解地震破裂模型对随机断层平面特性的响应。基于我们的PC替代模型的灵敏度分析表明，震中位置在峰值地面速度（PGV）响应中起主要作用，而椭圆形斑块特性仅显示出次要影响。此外，根据来自地面运动预测方程（GMPE）的一组PGV观测结果，将PC替代模型用于贝叶斯推断最可能的潜在断层平面配置。还开发了一种受限的采样方法，以在故障平面配置中合并其他物理约束，并提高采样效率。

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