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Uncertainty quantification using Hamiltonian Monte Carlo for structural geological modelling with implicit neural representations (INR)
; ;
In
Computers & geosciences 209, Seiten/Artikel-Nr.:106123
2026
Online
DOI: 10.1016/j.cageo.2026.106123
DOI: 10.18154/RWTH-2026-01028
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1026876/files/1026876.pdf
Einrichtungen
- Lehrstuhl für Numerische Geowissenschaften, Geothermie und Reservoirgeophysik (532610)
- Fachgruppe für Geowissenschaften und Geographie (530000)
- E.ON Energy Research Center (080052)
Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 004
OpenAccess: 
PDF
Dokumenttyp
Journal Article
Format
online, print
Sprache
English
Anmerkung
Peer reviewed article
Externe Identnummern
SCOPUS: SCOPUS:2-s2.0-105027630384
WOS Core Collection: WOS:001673980100001
Interne Identnummern
RWTH-2026-01028
Datensatz-ID: 1026876
Beteiligte Länder
Canada, Germany
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; 
; Clarivate Analytics Master Journal List ; Current Contents - Physical, Chemical and Earth Sciences ; Ebsco Academic Search ; Essential Science Indicators ; IF < 5 ; JCR ; Nationallizenz
; SCOPUS ; Science Citation Index Expanded ; Web of Science Core Collection
| Typ | Amount | VAT | Currency | Share | Status | Cost centre |
| Hybrid-OA | 2652.00 | 185.64 | EUR | 96.82 % | (DEAL) | 021000-532610 |
| Other | 87.00 | 6.09 | EUR | 3.18 % | (DEAL) | 021000-532610 |
| Sum | 2739.00 | 191.73 | EUR | |||
| Total | 2930.73 |
Record created 2026-01-27, last modified 2026-03-02
OpenAccess:
PDF
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