数理情報工学特論第四

数値シミュレーションと観測データを、ベイズ統計学の枠組みで融合するための計算技術であるデータ同化は、主に気象学および海洋学において発展を遂げてきており、例えば日々の天気予報は、データ同化なしには語れないものとなっている。
本講義では、まずデータ同化の基礎となる状態空間モデルについて述べ、時々刻々と状態の逐次推定を行う「逐次データ同化」に必要となるアンサンブルカルマンフィルタおよび粒子フィルタや、評価関数の勾配に基づいて状態の最適化を行う「非逐次データ同化」において重要な役割を果たす4次元変分法について論ずる。また、これらの手法を、実際のプログラミングを通じて体感する。