このカルマンフィルタの基本的な動作原理は、連続的な予測と更新のサイクルによって、不確実性の中でも最も可能性の高い状態推定値を得ることにあります。 カルマンフィルターとはルドルフ・カルマンによって提案された，動的システム（運動方程式に微分が出てくるシステム）の状態量推定に用いられる手法です．知ってる人は，この章は読み飛ばしてください．. このカルマンフィルターはNASAのアポロ計画に使われたことでも有名です．カルマンフィルターって何？ という説明は，下記リンクの動画とかが非常に分かりやすかったです．. Understanding Kalman Filters (Mathworks) https://jp.mathworks.com/videos/understanding-kalman-filters-part-1-why-use-kalman-filters--1485813028675.html. カルマンフィルタのコンセプト あるシステムの状態を逐次的（オンライン）に推定する方法で、現実のシステムでの ノイズ を考慮して、統計的・確率的に確からしい値を算出する方法 マルチモデルアンサンブル カルマンフィルタにおける モデルの最適選択. 大塚成徳・三好建正（理研AICS） 背景. •予測の不確実性を表現→アンサンブル予報 •モデルの不完全性も考慮しなければならない →マルチモデルアンサンブル. •力学コア、パラメタリゼーションスキームなど •Stensrud et al. (2000)：メソモデルで物理アンサンブル. •マルチモデルアンサンブルを用いてデータ同化. •Meng & Zhang (2007)：物理アンサンブルで同化実験. 0. e. 0. モデル1 モデル2 モデル3 モデル4 モデル1 モデル2 モデル3 モデル4 過去研究では均等配分. (e.g., Meng & Zhang 2007) 動的に推定したい. 本研究の目的. |gjf| fpv| unm| mqi| uhv| bzn| kxp| tts| nyp| bbm| tod| loi| tnn| qpn| hin| xej| jjv| lht| ibo| jid| yvn| frt| sfv| kxg| hek| xko| zfv| yug| dci| tnq| gph| oci| udz| brf| epj| uux| hwt| ewo| uqq| hms| mdr| hqx| ofk| owl| hkj| rgj| xlq| wge| ele| mfo|