シリーズ〈予測と発見の科学〉<br> データ同化入門―次世代のシミュレーション技術

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シリーズ〈予測と発見の科学〉
データ同化入門―次世代のシミュレーション技術

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  • サイズ A5判/ページ数 240p/高さ 22cm
  • 商品コード 9784254127867
  • NDC分類 417
  • Cコード C3341

目次

シミュレーションと状態ベクトル
状態空間モデル
逐次計算式
カルマンフィルタ
アンサンブルカルマンフィルタ
粒子フィルタ
融合粒子フィルタ
アンサンブルカルマンフィルタ応用:大気海洋結合モデル
粒子フィルタ応用:津波データ同化
融合粒子フィルタ応用:宇宙科学への適用例
粒子スムーザ応用:遺伝子発現調節モデルのデータ同化
付録
表記法

著者等紹介

樋口知之[ヒグチトモユキ]
1961年宮崎県に生まれる。1989年東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。現在、統計数理研究所所長。理学博士(本データはこの書籍が刊行された当時に掲載されていたものです)
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感想・レビュー

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shin_ash

2
本書の2/3くらいが状態空間モデルの解法の解説。残りが事例となる。カルマンフィルタからスタートしてアンサンブルカルマンフィルタ、粒子フィルタ、融合粒子フィルタと続く。 実際に活用する為には、シミュレーションコードも記述できるレベルでよく理解しておく必要があるので、「市販のソルバーに実験データを加味しよう」と言った安直な使い方はできない。また、基本的にダイナミックシステムを対象としているので、静的なシミュレーションは対象外になる。自前のソルバーが存在する場合は強力な枠組みとなるのでショボくてもやってみたい。2018/05/25

knoota

1
データ同化がなんたるかから始まり、カルマンフィルタ・粒子フィルタ・スムーザー等々、わかりやすい説明だった。 ただ、「予測にいかす…」でもそうだったが、樋口さんの文章は個人的には理解しにくいと感じた。2017/03/14

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