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紙の本
データ同化入門 次世代のシミュレーション技術 (シリーズ予測と発見の科学)
著者 樋口 知之 (編著),上野 玄太 (ほか著),北川 源四郎 (編集),有川 節夫 (編集),小西 貞則 (編集),宮野 悟 (編集)
データ同化の基本的な枠組みから、計算アルゴリズム、そしてデータ同化の利点が効果的に実現された応用例までを紹介する。巻末には必要とされる数学の解説も掲載。【「TRC MAR...
データ同化入門 次世代のシミュレーション技術 (シリーズ予測と発見の科学)
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商品説明
データ同化の基本的な枠組みから、計算アルゴリズム、そしてデータ同化の利点が効果的に実現された応用例までを紹介する。巻末には必要とされる数学の解説も掲載。【「TRC MARC」の商品解説】
目次
- 1.シミュレーションと状態ベクトル
- 1.1 データ同化とは
- 1.2 シミュレーションと状態ベクトル
- 1.3 数学的準備
- 2.状態空間モデル
- 2.1 シミュレーション
- 2.2 システムモデル
- 2.3 観測モデル
- 2.4 状態空間モデル
- 3.逐次計算式
著者紹介
樋口 知之
- 略歴
- 〈樋口知之〉1961年宮崎県生まれ。東京大学大学院理学系研究科博士課程修了。理学博士。統計数理研究所所長。
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データ同化の解説書として、数式の導出をきちんと示す
2023/05/31 02:35
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投稿者:たまの親分 - この投稿者のレビュー一覧を見る
データ同化、特に、カルマンフィルタやアンサンブルカルマンフィルタ、粒子フィルタなど逐次型(オンライン型)アルゴリズムを、本書は解説する。データ同化を統計学理論の側面から解説し、数式の導出も詳細である。
ただし、アジョイント法や四次元変分法など非逐次型(オフライン型)アルゴリズムの解説はない。カルマンフィルタなど逐次型アルゴリズムに限定して、数式の導出から学ぶのであれば、本書は参考になる。