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論文資訊
- 類型：已發表論文
- 日期：2022-09-02
摘要
許多驅動閾值系統顯示一系列雪崩事件大小，通常以冪律縮放為特徵。一個重要的問題是計算最大事件（“黑天鵝”）的機率。我們透過轉換為事件索引框架並將其與香農資訊相關聯，開發了一種數據驅動的方法來解決該問題。對於地震，我們發現加州發生 m > 6 級地震的 12 個月機率從上一次地震發生後的約 30% 增加到下一次地震發生前的 40%-50%。
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許多驅動閾值系統顯示一系列雪崩事件大小，通常以冪律縮放為特徵。一個重要的問題是計算最大事件（“黑天鵝”）的機率。我們透過轉換為事件索引框架並將其與香農資訊相關聯，開發了一種數據驅動的方法來解決該問題。對於地震，我們發現加州發生 m > 6 級地震的 12 個月機率從上一次地震發生後的約 30% 增加到下一次地震發生前的 40%-50%。