研究開発を進めるにあたり、実験・観測研究とシミュレーションによる研究は重要な柱です。

実験・観測とシミュレーションを繋ぎ、双方の情報を最大限に活用する研究分野がデータ同化です。シミュレーションは支配方程式に従って計算され、実験・観測では得られない細かな現象の再現可能である一方で、モデルの不確実性や、初期境界条件の不確実性などから、実際の実験・観測値とのギャップが存在します。逆に、実験・観測値は現実のデータであり、現実世界を切り出した信頼されるデータである一方で、大量の計測点を用意することや、面的・空間的に密な計測を行うことが困難である場合が多いです。データ同化により、シミュレーションと実験・観測値を統計的に適切に融合することで、お互いの不足している部分を補い合い、よりよい予測を実現することが可能となります。

本セミナーでは、データ同化の基礎から工学分野における適用事例までを扱います。まず、データ同化手法の前提知識と対象範囲について紹介し、データ同化によって解決しうる課題について説明します。次に、データ同化手法の具体的なアルゴリズムに関して解説します。最後に、実験家にとって有益である応用事例を紹介します。

開催概要

日時：2020年8月20日 (木) 13:00～15:00

配信元：東北大学片平キャンパス 知の館 (TOKYO ELECTRON House of Creativity)
〒980-8577 仙台市青葉区片平2丁目1-1

定員：200名（先着順・要申込）
※参加者多数の場合、先着順となります。

• 詳細（実験とシミュレーションを繋ぐデータ同化　特設サイト）

問い合わせ先

東北大学 研究推進・支援機構 知の創出センター 事務室
E-mail：tfc_webinar1*grp.tohoku.ac.jp（*を@に置き換えてください）

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