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 | 数学・数理解析専攻 | 教授 |
| 宮崎真一 | 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、SACRA客員教授 |
| 大塚成徳 | 理化学研究所 | 研究員 理学研究科連携准教授 |
| 大石 俊 | 理化学研究所 | 研究員 理学研究科連携准教授 |
企画の概要
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．
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．講義型SGとして週一回の講義（前期/後期）を開講．それに合わせて研究セミナーも開催する予定である．また夏冬にデータ同化研究会を理研あるいは京大で開催，9月にはデータ同化スクールなども計画している．
実施期間・頻度
講義型SGとして週一回の講義（前期/後期）を開講．データ同化研究会（夏・冬各1回を予定）
データ同化スクール（秋，予定）
説明会資料
4/19（金）のスタディグループ説明会資料はこちら
TA雇用の有無
無し
その他、特記事項など
とくにございません．
問い合わせ先
sakajo＊math.kyoto-u.ac.jp
（＊を@に変えてください）
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。