ダウンロード数: 109
このアイテムのファイル:
| ファイル | 記述 | サイズ | フォーマット | |
|---|---|---|---|---|
| drigk04865.pdf | Dissertation_全文 | 51.07 MB | Adobe PDF | 見る/開く |
| yrigk04865.pdf | Abstract_要旨 | 199.22 kB | Adobe PDF | 見る/開く |
| タイトル: | Reconstructing the Behavior of Turbidity Currents From Turbidites-Reference to Anno Formation and Japan Trench |
| その他のタイトル: | タービダイトにもとづいた混濁流の挙動の復元－安野層と日本海溝の例 |
| 著者: | Cai, Zhirong |
| 著者名の別形: | 蔡, 之榕 |
| キーワード: | Sedimentology Machine Learning Inverse Analysis Neural Network Flume Experiment |
| 発行日: | 26-Sep-2022 |
| 出版者: | Kyoto University |
| 学位授与大学: | 京都大学 |
| 学位の種類: | 新制・課程博士 |
| 取得分野: | 博士(理学) |
| 報告番号: | 甲第24174号 |
| 学位記番号: | 理博第4865号 |
| 学位授与年月日: | 2022-09-26 |
| 請求記号: | 新制||理||1696(附属図書館) |
| 研究科・専攻: | 京都大学大学院理学研究科地球惑星科学専攻 |
| 論文調査委員: | (主査)准教授 成瀬 元, 准教授 堤 昭人, 教授 野口 高明 |
| 学位授与の要件: | 学位規則第4条第1項該当 |
| 著作権等: | 許諾条件により要旨は2022-10-01に公開 Cai, Z., & Naruse, H. (2021). Inverse analysis of experimental scale turbidity currents using deep learning neural networks. Journal of Geophysical Research: Earth Surface, 126, e2021JF006276. https://doi.org/10.1029/2021JF006276 |
| DOI: | 10.14989/doctor.k24174 |
| URI: | http://hdl.handle.net/2433/277317 |
| 出現コレクション: | 050 博士(理学) |
このリポジトリに保管されているアイテムはすべて著作権により保護されています。