多くの地球科学の逆問題はデータの不足により劣決定問題となっている場合が多く、物理的に根拠のない制約条件を導入することで、劣決定問題を優決定問題に転化してパラメータを推定する場合が多い。本研究ではモンテカルロ法により推定可能なパラメータと推定できないパラメータを分離した上で、パラメータの配置を問題の最適化を行った。さらに、推定されたパラメータの確率密度分布を直接推定する事が出来る事から、応用範囲が広く、地下構造推定、断層すべり推定、地震メカニズム推定などの応用例を示した。また、モンテカルロ法の計算にはGPUを用いることは、計算時間の短縮に極めて有効であることをしめした。
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