K.変分型データ同化:状態空間モデルからアジョイント法へ | 【講義レベル:上級】 |
日時 | 12月22日(火)10時〜16時 (5時間) |
講師 | 上野 玄太(統計数理研究所) |
申込受付期間 |
11月9日(月)10時〜11月16日(月)10時
>> 申込 <<
申込受付期間は終了しました。 申込受付期間は終了しましたが、引き続きキャンセル待ちでのお申込みを受け付けます。(先着順/11月26日まで) 申込みを希望される方は、以下の事項をメールでまでお知らせください。 ■受講希望講座名 ■名前 ■名前のふりがな ■メールアドレス □性別(男性、女性) □年齢(20歳未満、20歳代、30歳代、40歳代、50歳以上) □職業(学生、学校、民間、官公庁、公益法人、無職) □勤務先 □住所(都道府県のみ) (■は必須項目、□は任意項目) |
定員 | 70名(申込多数の場合は抽選) 申込受付期間終了後2日以内に受講者を決定します。受講決定者には受講証を送付します。 |
受講料(税込) | 5,000円 |
受講料納入期間 | 11月17日(火)〜11月26日(木) 受講証で受講決定を確認された後、受講料納入期間内に指定の銀行口座にお振込み下さい。 期日までに納入されない場合はキャンセルと見なし、受講権利はキャンセル待ちの方に移行します。 【注意!!】申込受付時に送付されるメールは仮受付のお知らせであり、受講証ではありません。 |
内容 |
時間発展を解く数値シミュレーションモデルを観測データに当てはめる作業をデータ同化といいます。データ同化は時系列解析の発展形であり、状態空間モデルと呼ばれる時系列モデルに大規模・複雑なシステムモデル、多地点での観測データを組み込んだものです。本講座では、これまでの公開講座で解説してきたアンサンブルカルマンフィルタと双璧をなすデータ同化の方法として、状態の同時分布の最大化を図るアジョイント法の解説を行います。状態空間モデルを基礎とし、カルマンフィルタとの対比を意識したアジョイント法の仕組みを解説します。数値シミュレーションの経験がある方、ないしは関心がある方の受講を想定しています。学部教養課程程度の数学(微積分、線型代数)を前提とします。 参考書: 樋口知之編著、データ同化入門―次世代のシミュレーション技術―、シリーズ〈予測と発見の科学〉6、朝倉書店、2011年。 淡路敏之・蒲地政文・池田元美・石川洋一編著、データ同化―観測・実験とモデルを融合するイノベーション、京都大学学術出版会、2009年。 |
時間割 | |
会場 | 統計数理研究所 大会議室 研究所周辺の地図 |
開場 | 9時30分 |
申込結果 | 11月16日(月)10時までにお申込いただいた方は全員ご受講いただけます。 11月16日(月)に受講証となるメールを送信しましたので、申込時にご登録いただいたメールアドレスにてご確認ください。 受講証が届いていない(迷惑メールフォルダにもない)場合はまでご連絡ください。 |