Forecasting secular variation using physics-informed neural networks for IGRF-14

Abstract In response to the call for candidate models for the 14th generation of the International Geomagnetic Reference Field (IGRF) by the Geomagnetic Field Modeling Working Group (V-MOD) of the International Association of Geomagnetism and Aeronomy (IAGA), we present the University of Leeds candi...

Szczegółowa specyfikacja

Opis bibliograficzny

Główni autorzy:	N. Shakespeare-Rees, P. W. Livermore, C. J. Davies, H. F. Rogers, C. D. Beggan, W. J. Brown, C. C. Finlay
Format:	Artigo
Język:	Inglês
Wydane:	SpringerOpen 2026-04-01
Seria:	Earth, Planets and Space
Hasła przedmiotowe:	Physics Informed Neural Networks (PINNs) Regional Inversion Methods Secular Variation Outer Core Flow IGRF-14
Dostęp online:	https://doi.org/10.1186/s40623-026-02427-6
Etykiety:	Dodaj etykietę Nie ma etykietki, Dołącz pierwszą etykiete!