データ同化流体科学　流動現象のデジタルツイン

本書は流体工学の知識を有する理工系学生・技術者を主な対象とし，計測データに基づいて計算機援用工学(CAE)シミュレーションの精度を向上させるデータ同化の基礎から実装，そして，応用までをバランス良く学ぶための教科書である。
　データ同化理論および数値流体力学に関して簡潔に説明したあとで，データ同化アルゴリズムを数値流体力学コードにおいて実装する際の詳細を説明するようにした。特にアンサンブルカルマンフィルタにおけるアンサンブルの推定結果への影響や4次元変分法におけるアジョイントコードの具体的な構築方法など，通常，専門書や論文には十分に記述されないノウハウ的な内容も可能な限り解説した。本書で使用したデータ同化コードはWebサイトから自由に入手できるので，本書の内容と合わせて利用いただくことでデータ同化に対する理解がさらに深まると考えられる。
　機械学習・深層学習の応用分野の広がりによってベイズ推定の有用性が改めて認識されている中で，数値シミュレーションと計測データを使ってベイズ推定を実現するデータ同化は，数値シミュレーションや実験計測に取り組む研究者・技術者にとって問題解決のための新たなアプローチとなりうると期待される。

目次

第I部　基礎編

第1章　流体工学とデータ同化
1.1 数値流体力学と実験流体力学
1.2 データ同化の可能性
1.3 計測データを用いた流れ場の再現
1.4 CFDモデルの改善
1.5 CFDに基づく計測の最適化
1.6 EFD/CFD統合データベース
1.7 CFDにおけるデータ同化の課題
1.8 おわりに

第2章　データ同化理論の導入
2.1 状態空間モデルの構成
2.2 ベイズの定理とそのいくつかの実装
　2.2.1 スカラー変数のシステムモデル
　2.2.2 逐次型ベイズ推定
　2.2.3 変分型ベイズ推定
　2.2.4 サンプリング型ベイズ推定
2.3 逐次型データ同化手法
　2.3.1 アンサンブルカルマンフィルタ
　2.3.2 粒子フィルタ
2.4 変分型データ同化手法
　2.4.1 4次元変分法
　2.4.2 3次元変分法
2.5 サンプリングに基づくベイズ推定
　2.5.1 マルコフ連鎖モンテカルロ法
2.6 関連手法との比較
　2.6.1 逆問題とデータ同化
　2.6.2 制御とデータ同化
　2.6.3 最適化とデータ同化
　2.6.4 手法比較のまとめ
2.7 おわりに

第3章　数値流体力学の導入
3.1 CFDの概要
3.2 CFDの具体例
　3.2.1 2次元?圧縮性流体の?配?程式
　3.2.2 ナビエ・ストークス?程式の離散化
　3.2.3 計算領域と境界条件の設定
　3.2.4 CFD解析の流れと計算結果
3.3 データ同化から?た流体計測
3.4 数値シミュレーションと計測データの不確かさ
3.5 おわりに

第4章　流体現象の逐次型データ同化
4.1 アンサンブルカルマンフィルタの準備
　4.1.1 システムモデル
　4.1.2 観測モデル
　4.1.3 アンサンブルカルマンフィルタ
　4.1.4 双子実験（数値実験）
4.2 周期的な流れ場の推定
　4.2.1 データ同化の問題設定
　4.2.2 推定された流れ

本の帯に関して

帯つきでの出荷はお約束しておりません。
商品ページに、帯のみに付与される特典物等の表記がある場合でも、確実に帯つきでの出荷はお約束しておりません。
また、帯は商品の一部ではなく「広告扱い」のため、帯の有無・破損による交換や返品は承っておりません。

版・表紙について

版・表紙（カバー）のご指定は承っておりません。ご注文いただくタイミングによっては、お届けする商品の版や表紙が商品ページ上のものとは異なる場合がございます。
また、初版にのみにお付けしている特典（初回特典、初回仕様特典）がある商品は、商品ページに特典の表記がされている場合でも、無くなり次第終了となります。