近年、設計開発現場での活用が期待されている「データ同化」。
現実世界の運用稼働条件とバーチャル空間でのシミュレーションの隔たりを低減し、解析の精度向上・不確定性の定量化・低減を実現する同技術について、基礎から、具体的なアルゴリズム、適用事例、さらには発展的な話題までを解説します。
1.データ同化の基礎
1.1 データ同化の可能性
1.2 データ同化の前提知識
1.3 データ同化手法の種類
2.逐次型データ同化手法
2.1 カルマンフィルタ
2.2 アンサンブルカルマンフィルタ
2.3 粒子フィルタ
3.変分型データ同化手法
3.1 3次元変分法
3.2 4次元変分法
4.データ同化に関連した発展的話題
4.1 代替モデルや次元縮約モデルを使ったデータ同化
4.2 バイオプロセス予測のためのデータ同化
□質疑応答□