[SG1]データ同化の数理と応用:
理論モデルとデータをつなぐデータサイエンス

[SG1]データ同化の数理と応用:
理論モデルとデータをつなぐデータサイエンス

(上図:理研AICSデータ同化チームより提供)
 

企画名

データ同化の数理と応用:理論モデルとデータをつなぐデータサイエンス

参加教員

教員名 所属 職名
坂上 貴之(代表教員) 数学・数理解析専攻 教授
余田 成男 地球惑星科学専攻 教授
三好 建正 理化学研究所 チームリーダー
大塚 成徳 理化学研究所 研究員
小槻 峻司 理化学研究所 研究員

関連専攻

専攻名  
数学・数理解析
物理学・宇宙物理学
地球惑星科学
化学
生物科学
●:参加教員の専門分野(所属専攻)・学生を募集する主な分野(専攻)
○:学生・教員から希望があれば参加可能な分野(専攻)
 

実施期間(開講曜日・時間等)

年度・期 開講曜日 時間 場所

平成30年度 前期

(データ同化A)

火曜日 3限(13:00〜14:30) 理学部6号館207講義室

平成30年度 後期

(データ同化B)

火曜日 3限(13:00〜14:30) 理学部6号館304講義室

企画要旨・目的

近年発展のめざましい数理統計学分野の1つに「データ同化」がある.データ同化は,現象の理論数理モデルのシミュレーション結果に本質的に含まれる予測誤差を観測データによって補正を行い,その予測力を向上させる手法である.例えば現在の数値天気予報における予測可能期間の向上はデータ同化手法のもたらしたものである.一方,理学研究の各分野においては実験・観測によるデータ研究と理論モデルによる研究がその両輪となっており,現代の数理統計的手法によって,精密化・大規模化するデータを有益に利用して理論モデルに組み込む新しいスタイルの研究が可能になりつつある.また,企業などにおいても長年蓄積された技術の理論モデルと計測データとの高度融合が望まれており,そのような開発を担う高度な職業人の輩出も大学にもとめられている. このような状況に対して,昨年に引き続き,理学における様々なデータと数理モデルを融合するデータ同化の基礎と応用について講義と実習およびその後のフォローアップのセミナーやチュートリアルを軸とした年間のコースを実施し,データ同化を用いた各理学分野の新研究の創出,理学研究科の修士/博士学生の新しいキャリアパス構築を目指す.

スタディグループへの登録は締め切りました。
関心のある方は macs *sci.kyoto-u.ac.jp(*を@に変えてください)までご連絡ください。

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