第12回 理研・京大データ同化研究会
概要
| 日時 | 2021年2月10日(水) |
| 場所 | オンライン開催（接続方法は後日案内） |
| 言語 | 日本語（一部英語講演あり） |
研究会趣旨
データ同化は、近年応用数学分野で発展が著しい不確実性定量化（Uncertainty Quantification: UQ）と関係が深く、 数理モデル（数理科学）、シミュレーション（計算科学）と現実世界のデータ（データ科学）が結びついた学際的科学である。 その理論的背景には力学系理論・確率論・微分方程式論・数値解析およびデータサイエンスに基づく幅広い数理科学分野が広がっており、 その応用は気象学にとどまらず予測に関わるすべての科学へとおよぶ。 加えて、その研究は最適化・制御、将来予測の高度化、意志決定に資する定量化など社会への波及効果も極めて高い。
本研究会は、理研R-CCSデータ同化研究チームと京大数学教室の応用数学グループとの間の数学応用連携を実質的なものとして深めるため、 2013年8月からこれまで11回に渡り、それぞれの研究室の活動を互いに紹介してきた。 第12回となる今回は、前回までに引き続き、理研および京大におけるデータ同化研究の紹介を行うとともに、 京都大学MACSプログラムにおける活動の紹介として、参加学生によるデータ同化への取り組みを紹介する。
プログラム
| 時間 | 講演者 | 内容 |
|---|---|---|
| 13:30-13:40 | - | 趣旨説明 |
| 13:40-14:05 （15分＋質疑10分） |
今井 稀温 (京都大学) |
Lorenz96モデルを使った4D-EnKFの時間局所化 |
| 14:05-14:30 （15分＋質疑10分） |
大畠 敬就 (京都大学) |
Lorenz96モデルを使ったEnKFとカオス同期の間欠性 |
| 14:30-14:40 | - | 休憩 |
| 14:40-15:20 （30分＋質疑10分） |
竹田 航太 (京都大学) |
ハミルトンモンテカルロ法の紹介 |
| 15:20-16:00 （30分＋質疑10分） |
Qiwen Sun (理研/名古屋大学) |
Ensemble Kalman filter experiments with an extended SIR model for COVID-19 |
| 16:00-16:30 | - | 総合討論・まとめ |
参加申し込み
イベントは終了しました。
主催・共催
主催
- 理化学研究所 計算科学研究センター データ同化研究チーム
- 京都大学 理学研究科附属サイエンス連携センター
共催
- 理化学研究所 数理創造プログラム (iTHEMS)
- 理化学研究所 開拓研究本部 三好予測科学研究室
これまでの理研・京大データ同化研究会
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