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通过最小条件的扩散模型合成宽频地面运动
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内容提要
该研究提出了一种潜在扩散模型（LDM），有效生成逼真的地面运动数据，超越了现有的GAN方法，展示了在地震学深度学习中的应用潜力。
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关键要点
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该研究提出了一种潜在扩散模型（LDM），用于生成逼真的地面运动数据。
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LDM模型超越了现有的GAN方法，解决了地震学中的生成难题。
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模型仅使用位置和震级两个条件，能够可靠地生成真实波形。
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在多项测试标准上，LDM模型表现优于现有数据驱动方法。
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该研究展示了LDM在地震学深度学习应用中的广泛潜力。
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