データ同化の基礎と解析・予測への応用およびポイント

~ ベイズ推定・カルマンフィルタ・アンサンブルカルマンフィルタの基礎とデータ同化技術への応用 ~

・シミュレーションモデルと実測データとを組み合わせることにより、現象を精度よく再現するデータ同化技術を修得するための講座
・データ同化に用いられる各手法の特長を修得し、高精度なデータ解析・予測技術に活かすためのセミナー!

講師の言葉

 システムの時間発展を記述するシミュレーションモデルと実測データとを組み合わせることにより、現象を精度よく再現する手法をデータ同化と呼びます。データ同化は、数値天気予報の基盤技術として発展した考え方ですが、近年では、様々な自然現象の再現、予測やシステム解析など、理学、工学の様々な分野に応用されるようになっています。
 本セミナーでは、データ同化の考え方やそれを実現するアルゴリズムについて解説致します。また、データ同化に特有の大規模システムの扱い方についても概説し、データ同化を実用的な問題に適用するために必要となる基本的な事項を習得することを目指します。

セミナー詳細

開催日時
  • 2020年06月04日(木) 10:30 ~ 17:30
開催場所 日本テクノセンター研修室
カテゴリー ソフト・データ・画像・デザイン
受講対象者 ・データ同化、もしくは数値シミュレーションの活用や大規模時空間データ解析に関心のある方
(輸送機器、機械、電子機器、設備、構造物などにおける研究開発、設計、解析などに関わる方や、シミュレーションなどの実務に関わる方)
予備知識 ・確率分布、期待値などの基礎的な確率、統計の知識や、大学初等程度の微分積分、線形代数の知識を前提とする。また、実用レベルのプログラミングの知識があることが望ましい
修得知識 ・データ同化に用いられる各手法の長所短所を理解し、小中規模の問題にデータ同化を適用する方法の修得
プログラム

1.データ同化の導入
  (1). はじめに
      a. データ同化に関する導入
      b. データ同化における統計モデル
  (2). 数学的準備
      a. 多変量解析の基本的事項
      b. ガウス分布に関する準備

2. ガウス分布に基づくベイズ推定
  (1). 最小二乗法
      a. 最小二乗法
      b. 拘束付き最小二乗法
  (2). ベイズ推定
      a. ベイズの定理
      b. ガウス分布に基づくベイズ推定

3. カルマンフィルタの基礎と予測
  (1). 状態空間モデル
      a. 状態空間モデル
      b. 逐次ベイズ推定
  (2). カルマンフィルタ
      a. 線型モデルによる予測
      b. カルマンフィルタ
      c. 拡張カルマンフィルタ

4. アンサンブルカルマンフィルタの基礎と予測
  (1). 非線型モデルとモンテカルロ法
      a. 非線型状態空間モデル
      b. モンテカルロ法による予測
  (2). アンサンブルカルマンフィルタ
      a. アンサンブルカルマンフィルタ
      b. 高次元問題のためのアルゴリズム
  (3). アンサンブル変換カルマンフィルタ
      a. シンプレックス表現による予測
      b. アンサンブル変換カルマンフィルタ
      c. 局所化

5. 4次元変分法とその関連手法
  (1). アジョイント法
      a. 4次元変分法の考え方
      b. アジョイント法の基礎
  (2). アンサンブル変分法
      a. アンサンブル近似
      b. アンサンブル変分法

キーワード データ同化 多変量解析 ガウス分布 ベイズ推定 カルマンフィルタ アンサンブルカルマンフィルタ 4次元変分法  アジョイント法 アンサンブル変分法
タグ 統計・データ解析データ解析統計・データデータ分析
受講料 一般 (1名):49,500円(税込)
同時複数申込の場合(1名):44,000円(税込)
会場
日本テクノセンター研修室
〒 163-0722 東京都新宿区西新宿2-7-1 小田急第一生命ビル(22階)
- JR「新宿駅」西口から徒歩10分
- 東京メトロ丸ノ内線「西新宿駅」から徒歩8分
- 都営大江戸線「都庁前駅」から徒歩5分
電話番号 : 03-5322-5888
FAX : 03-5322-5666
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