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Limits of declustering methods for disentangling exogenous from endogenous events in time series with foreshocks, main shocks, and aftershocks
D. Sornette, and S. Utkin
Phys. Rev. E 79, 061110 (2009) [15 pages]
時系列中に含まれる、外的な要因部分(exogenous, background events)と
内的な要因部分(endogenous, triggered event, offspring of previous events)を分ける方法についてのすでにある手法の比較。
比較したのは以下の２つ、
- Zhuang et al. の SDM (stochastic declustering method)
- Marsan and Lengline のMISD (model-independent stochastic declustering) method
これらをETAS (epidemic-type aftershock)モデルを使って作成した人工的な時系列でテストしている。
ETASは地震で使われるモデルなので、時系列の生成過程に
これらの項と、さらbackground events=外的要因の項から時系列を作成するらしい。
branching raitoというのは、本震がその後、どのくらいの別の地震に分岐していくか、すなわち、他のtriggering eventになるのか、ということで、これをベンチマークに比較するも、
これらのdecluster方法ではあまりいい結果が得られない。（そのため、論文のタイトルもlimits of declustering methodになっている。）
ただ、そのエラーの値は許容範囲だったんだろう、とも。
ちなみに、モデルのパラメータは５つあり、見積もりは、
最適化のNelder-Mead simplex methodで行っていて、
これはDavidson-Fletcher-Powellアルゴリズムよりは、いいらしい。
長い論文で、実データはほとんど扱っておらず、
内容は既存の手法の批判が大半で、なんだか読みづらい。
この論文をふまえて、よりいい方法の提案、もしくは
実際のデータに応用した論文を読んでみたいと思った。
