企画名

参加教員

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。
 

活動報告

活動目的・内容

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．

活動成果・自己評価

令和6年度の活動として，前期に講義「データ同化A」を実施した．8名が履修し，データ同化の理論と応用について，その入門から基礎を学んだ．低次元のカオス力学系モデルを使った実習課題に取り組むことで，実際の問題に適用するために必要な実践的な基礎技術を習得した．後期は講義を開講しなかったが，1名が低次元のカオス力学系モデルを用いてモデル誤差のある状況でのデータ同化の実習に取り組み，個別指導を行った．また2024年10月29日に理学部3号館でIMT-Atlantique & Kyoto University & RIKEN joint Data Assimilation workshopを開催し，学生も参加して議論を行った．

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SG活動に関する写真・図

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参加メンバー