Newmark + Grid Search

先日から触っている簡易なニューマーク法は、Newmark's sliding-block model とか、Newmark (rigid-block) analysis などと呼ぶそうです。

その変位は Newmark displacement で統一されているようですね。国内ではどのように呼ぶのでしょうか？

この簡易な手法、 Pythonなどの言語（+GIS） と相性が良いと思います。
今回、c・φ、水位などの取り得る範囲はわかるけれども妥当性がつかめないパラメータは、すべてグリッドサーチにかけました。今までならパラメータ設定や根拠付けに時間をかけていたところでしょう（そしてイマイチな精度を出していたことでしょう）。機械学習を経験してからは、合えば良いという割り切りを所々で使うようになりました。

今後、こういった考え方は Python や機械学習を利用する若い世代が育つにつれ拡大するかもしれません。そうすると、今まで適用性が狭く精度の低かった分析が容易に広く使われだすかもしれません。発想の転換が可能性を広げます。

人も技術も順調に育ってほしいですね。期待しています。