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資料情報
各蔵書資料に関する詳細情報です。
| No. |
所蔵館 |
配架場所 |
請求記号 |
資料番号 |
資料種別 |
状態 |
個人貸出 |
在庫
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| 1 |
西部図書館 | 一般開架 | 417/126/ | 1102277898 | 一般 | 貸出中 | 可 |
× |
書誌詳細
この資料の書誌詳細情報です。
| タイトルコード |
1000002233092 |
| 書誌種別 |
図書 |
| 書名 |
データ同化入門 |
| 書名ヨミ |
データ ドウカ ニュウモン |
|
次世代のシミュレーション技術 |
| 叢書名 |
シリーズ予測と発見の科学
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| 叢書番号 |
6 |
| 言語区分 |
日本語 |
| 著者名 |
樋口 知之／編著
上野 玄太／[ほか]著
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| 著者名ヨミ |
ヒグチ トモユキ ウエノ ゲンタ |
| 出版地 |
東京 |
| 出版者 |
朝倉書店
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| 出版年月 |
2011.9 |
| 本体価格 |
￥４２００ |
| ISBN |
978-4-254-12786-7 |
| ISBN |
4-254-12786-7 |
| 数量 |
12,240p |
| 大きさ |
22cm |
| 分類記号 |
417
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| 件名 |
数理統計学
最適化
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| 注記 |
文献:p233～237 |
| 内容紹介 |
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。 |
| 著者紹介 |
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。 |
内容細目
| No. |
内容タイトル |
内容著者１ |
内容著者２ |
内容著者３ |
内容著者４ |
| 1 |
1.シミュレーションと状態ベクトル |
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| 2 |
1.1 データ同化とは |
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1.2 シミュレーションと状態ベクトル |
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1.3 数学的準備 |
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2.状態空間モデル |
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| 6 |
2.1 シミュレーション |
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2.2 システムモデル |
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| 8 |
2.3 観測モデル |
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2.4 状態空間モデル |
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3.逐次計算式 |
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| 11 |
3.1 状態空間モデルの一般化 |
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3.2 逐次ベイズフィルタ |
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3.3 平滑化アルゴリズム |
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3.4 パラメータの推定とモデルの評価 |
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4.カルマンフィルタ |
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4.1 一期先予測,フィルタ,平滑化の一般的表現 |
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4.2 線形・ガウス状態空間モデル |
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4.3 カルマンフィルタ |
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| 19 |
4.4 平滑化 |
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| 20 |
4.5 線形最小分散推定,直交射影,線形最小分散フィルタ |
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5.アンサンブルカルマンフィルタ |
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| 22 |
5.1 拡張カルマンフィルタ |
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| 23 |
5.2 アンサンブル近似 |
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| 24 |
5.3 アンサンブルカルマンフィルタの手続き |
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| 25 |
5.4 アンサンブルカルマンフィルタの特性 |
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| 26 |
5.5 アンサンブルカルマンフィルタの行列表現 |
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| 27 |
5.6 アンサンブルカルマンスムーザ |
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| 28 |
5.7 非線形観測システム |
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| 29 |
5.8 適用例 |
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| 30 |
5.9 まとめ |
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| 31 |
6.粒子フィルタ |
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| 32 |
6.1 アルゴリズムの概要 |
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6.2 粒子フィルタの導出 |
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| 34 |
6.3 利点と問題点 |
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| 35 |
6.4 粒子スムーザ |
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| 36 |
6.5 実装のための留意点 |
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| 37 |
6.6 適用例 |
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| 38 |
6.7 まとめ |
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| 39 |
7.融合粒子フィルタ |
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| 40 |
7.1 アルゴリズムの概要 |
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| 41 |
7.2 融合粒子フィルタの性質 |
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| 42 |
7.3 重みの設定方法 |
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| 43 |
7.4 融合粒子スムーザ |
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| 44 |
7.5 適用例 |
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| 45 |
7.6 双子実験 |
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| 46 |
7.7 まとめ |
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| 47 |
8.アンサンブルカルマンフィルタ応用:大気海洋結合モデル |
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| 48 |
8.1 はじめに |
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| 49 |
8.2 シミュレーションモデルと観測データ |
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| 50 |
8.3 逐次データ同化の手順 |
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| 51 |
8.4 状態空間モデルの構成 |
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| 52 |
8.5 ノイズの確率分布の設計 |
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| 53 |
8.6 一期先予測・フィルタ |
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| 54 |
8.7 平滑化 |
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| 55 |
8.8 まとめ |
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| 56 |
9.粒子フィルタ応用:津波データ同化 |
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| 57 |
9.1 目的と背景 |
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| 58 |
9.2 状態空間モデルの構成 |
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| 59 |
9.3 双子実験 |
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| 60 |
9.4 潮位計データを用いた解析 |
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| 61 |
9.5 まとめ |
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| 62 |
10.融合粒子フィルタ応用:宇宙科学への適用例 |
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| 63 |
10.1 宇宙科学におけるデータ同化 |
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| 64 |
10.2 地球磁気圏荷電粒子分布モデル |
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| 65 |
10.3 システムモデル |
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| 66 |
10.4 高エネルギー中性粒子観測データ |
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| 67 |
10.5 観測モデル |
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| 68 |
10.6 融合粒子フィルタによる推定 |
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| 69 |
10.7 まとめ |
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| 70 |
11.粒子スムーザ応用:遺伝子発現調節モデルのデータ同化 |
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| 71 |
11.1 生体分子相互作用ネットワーク |
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| 72 |
11.2 モデリング |
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| 73 |
11.3 状態空間表現とパラメータ推定 |
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| 74 |
11.4 粒子スムーザの適用 |
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| 75 |
11.5 概日周期の転写回路 |
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| 76 |
11.6 その他の話題 |
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| 77 |
11.7 まとめ |
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| 78 |
A.付録 |
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| 79 |
A.1 多変量ガウス分布(多変量正規分布) |
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| 80 |
A.2 行列の公式 |
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| 81 |
A.3 カルマンフィルタの導出に用いる積分計算 |
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| 82 |
A.4 ガウス分布の周辺分布 |
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| 83 |
A.5 乱数生成 |
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| 84 |
A.6 逐次重点サンプリング(SIS) |
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| 85 |
B.表記法 |
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| 86 |
B.1 本書で使う主な表記 |
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| 87 |
B.2 他書との対応表 |
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