地震期间，地球的外层沿着岩石中的裂缝移动或滑动，称为缺陷。这些发展可以由地球表面不同地区的地球物理仪器识别和记录。地球物理仪器的账户与地震震源的方向相反，并以这种方式记录了问题滑动的另一部分。地震学中的一个重要问题是，调整这些各种估计，以确定地震多个问题滑脱的真正方向，就像巨大的范围集中在使地震发生的方向上一样。
　　决定发行滑动的循环，使地球物理感知有一个给定的安排的方法被称为滑动反转。在PC时代，它通常是通过各种最小二乘拟合计划来培养的，这些计划试图协调可想象的滑动循环到所注意的信息。无论如何，这一程序面临各种困难，包括确保真正可想象的安排，适当地照顾复杂的观测脆弱性，以及确定空间上波动的滑动输送。
　　为了解决这些问题，目前的滑移反转策略已经开始利用马尔可夫链蒙特卡罗（MCMC）技术来利用概率方法。传统的MCMC方法克服了最小二乘等改进过程所遇到的大量问题，但在经历严重的地震感知不均匀循环时，会遇到麻烦。为了解决这个问题，Tomita等人培育了一种跨维MCMC方法。在一种跨维方法中，模型边界的数量不是同时确定的，而是由于信息信息的复杂而产生的。
　　作者利用可逆弹跳MCMC（rj-MCMC）策略，提出了一种目前用于完成跨维MCMC估计的结构。为了评估他们的方法，他们重新模拟了位于几百公里不同大地测量感知区域内海底通道的地震震颤的影响。他们考虑了三种情况：两种是内陆和海区的混合感知，一种是沿海地区。
　　在混合情况下，rj-MCMC方法和最小二乘法都能合理地重复滑移传递。尽管如此，只要rj MCMC估计可以管理更混乱的情况，只是内陆的看法。
　　最后，将rj-MCMC策略应用于2011年T的观测信息ō日本太平洋上的北井地震。他们的结果与以往在这一场合的工作大致相同，但却更好地阐明了最严重的失误。总体而言，从总体上说，跨维度概率方法似乎是一种有前途的未来震颤检查工具。

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