シラバス参照

基本情報／Basic Information
詳細情報／Detailed Information
授業計画詳細情報／Class Schedule Details

基本情報/Basic Information

開講科目名／Course	データ同化特論
時間割コード／Course Code	S222000025
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	理工学研究科／
曜日コマ／Day, Period	金　4
開講区分／Semester offered	後期／second semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	1,2
主担当教員／Main Instructor	岡﨑　淳史／OKAZAKI ATSUSHI
科目区分／Course Group	大学院（博士前期課程）　専門科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	選択
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

担当教員情報/Instructor Information

教員名／Instructor	教員所属名／Faculty/Department
岡﨑　淳史／OKAZAKI ATSUSHI	理工学研究科／

難易度（レベル）／Level	レベル5
対応するＤＰ／DP	DP1・DP2・DP3
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	〇データ同化の概要を身につける〇カルマンフィルタを理解し、実装できる〇それぞれのデータ同化手法の適用可能範囲を理解する
授業の概要／Summary of the class	データ同化は、シミュレーションと実測データを融合する学際的科学であり、力学系理論と統計数理に基づく。これまで、大規模問題におけるデータ同化は気象学分野において天気予報を実現する技術として高度に発展してきたが、近年シミュレーション科学の発展に伴い、地球惑星科学や生物学、脳神経科学など、その応用範囲を広げている。この授業では、データ同化の理論と応用について、その基礎から学ぶ。授業では、講義と、低次元のカオス力学系モデルを使った実習課題により、実践的な基礎技術を習得することを目指す。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第1回　数値天気予報第2回　力学系カオス第3回　状態空間モデル、観測モデル第4回　予測可能性第5回　線形最小分散推定第6回　カルマンフィルタ第7回　3次元変分法第8回　アンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）第9回　さまざまなEnKF 第10回　EnKF安定化の技術：誤差共分散局所化第11回　EnKF安定化の技術：誤差共分散膨張第12回　発展的課題：誤差共分散膨張の動的推定第13回　発展的課題：観測価値推定第14回　4次元変分法第15回　非線形・非ガウス問題への適用
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	課題（80%）及び授業への参加度（20%）により評価する。課題は毎回課される。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	参考文献や授業初回に紹介する文献をよく読むこと。また、授業や課題で分からない点は質問すること。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	教科書は使用しない。
参考文献／bibliography	Kalnay, E., 「Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability」, Cambridge University Press (2003) 露木・川畑、「気象学におけるデータ同化」、日本気象学会（2008）淡路ら、「データ同化−観測・実験とモデルを融合するイノベーション」、京都大学学術出版会（2009）
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	科学技術計算プログラミングやデータプロットの技能を前提とする。プログラミング言語は問わないが、Excelは不可とする。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	オフィスアワーに受け付ける。時間：毎週金曜日16:00-17:30 場所：理工学部1号館437号
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	atsushi.okazaki@hirosaki-u.ac.jp
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	B17:地球惑星科学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	各回の授業は、講義と、各自が取り組んだ課題についての発表、及びフィードバックから構成される。
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	なし

No.	回（日時）／Time (date and time)	主題と位置付け（担当）／Subjects and instructor's position	学習方法と内容／Methods and contents	備考／Notes
該当するデータはありません

開講科目名／Course	データ同化特論
時間割コード／Course Code	S222000025
ナンバリングコード／Numbering Code
開講所属／Course Offered by	理工学研究科／
曜日コマ／Day, Period	金　4
開講区分／Semester offered	後期／second semester
単位数／Credits	2.0
学年／Year	1,2
主担当教員／Main Instructor	岡﨑　淳史／OKAZAKI ATSUSHI
科目区分／Course Group	大学院（博士前期課程）　専門科目
教室／Classroom
必修・選択／Required/Elective	選択
授業形式／Class Format	講義科目
メディア授業／Media lecture	－

難易度（レベル）／Level	レベル5
対応するＤＰ／DP	DP1・DP2・DP3
授業としての具体的到達目標／Concrete arrival target as the class	〇データ同化の概要を身につける〇カルマンフィルタを理解し、実装できる〇それぞれのデータ同化手法の適用可能範囲を理解する
授業の概要／Summary of the class	データ同化は、シミュレーションと実測データを融合する学際的科学であり、力学系理論と統計数理に基づく。これまで、大規模問題におけるデータ同化は気象学分野において天気予報を実現する技術として高度に発展してきたが、近年シミュレーション科学の発展に伴い、地球惑星科学や生物学、脳神経科学など、その応用範囲を広げている。この授業では、データ同化の理論と応用について、その基礎から学ぶ。授業では、講義と、低次元のカオス力学系モデルを使った実習課題により、実践的な基礎技術を習得することを目指す。
授業の内容予定／Contents plan of the class	第1回　数値天気予報第2回　力学系カオス第3回　状態空間モデル、観測モデル第4回　予測可能性第5回　線形最小分散推定第6回　カルマンフィルタ第7回　3次元変分法第8回　アンサンブルカルマンフィルタ（EnKF）第9回　さまざまなEnKF 第10回　EnKF安定化の技術：誤差共分散局所化第11回　EnKF安定化の技術：誤差共分散膨張第12回　発展的課題：誤差共分散膨張の動的推定第13回　発展的課題：観測価値推定第14回　4次元変分法第15回　非線形・非ガウス問題への適用
成績評価方法及び採点基準／A scholastic evaluation method and marking standard	課題（80%）及び授業への参加度（20%）により評価する。課題は毎回課される。
予習及び復習等の内容／Contents such as preparations for lessons and the review	参考文献や授業初回に紹介する文献をよく読むこと。また、授業や課題で分からない点は質問すること。
教材・教科書／The teaching materials, textbook	教科書は使用しない。
参考文献／bibliography	Kalnay, E., 「Atmospheric Modeling, Data Assimilation and Predictability」, Cambridge University Press (2003) 露木・川畑、「気象学におけるデータ同化」、日本気象学会（2008）淡路ら、「データ同化−観測・実験とモデルを融合するイノベーション」、京都大学学術出版会（2009）
留意点・予備知識／Point to keep in mind, back ground	科学技術計算プログラミングやデータプロットの技能を前提とする。プログラミング言語は問わないが、Excelは不可とする。
授業内容に関する質問・疑義等／Question, doubt about class contents	オフィスアワーに受け付ける。時間：毎週金曜日16:00-17:30 場所：理工学部1号館437号
Eメールアドレス・HPアドレス／E-mail address, HP address	atsushi.okazaki@hirosaki-u.ac.jp
学問分野1（主学問分野）／Discipline 1	B17:地球惑星科学およびその関連分野
学問分野2（副学問分野）／Discipline 2
学問分野3（副学問分野）／Discipline 3
地域志向科目／Local intention subject	なし
授業形態・授業方法／Class form, class method	各回の授業は、講義と、各自が取り組んだ課題についての発表、及びフィードバックから構成される。
科目ナンバー／The subject number
メディア授業による著作物利用の有無について／Whether or not copyrighted works are used in media classes	無／Nothing
その他／Others	なし

授業情報／Class Information

基本情報/Basic Information

担当教員情報/Instructor Information