Observation matrix design based on sparse modeling beneficial to rapid data assimilation

• Project Area: Initiative for High-Dimensional Data-Driven Science through Deepening of Sparse Modeling
• Project/Area Number: 16H01536
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research on Innovative Areas (Research in a proposed research area)
• Allocation Type: Single-year Grants
• Review Section: Complex systems
• Research Institution: The University of Tokyo
• Principal Investigator: 長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
• Project Period (FY): 2016-04-01 – 2018-03-31
• Project Status: Completed (Fiscal Year 2017)
• Budget Amount: ¥4,680,000 (Direct Cost: ¥3,600,000、Indirect Cost: ¥1,080,000); Fiscal Year 2017: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2016: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
• Keywords: データ同化 / スパースモデリング / クリギング / モデル選択 / 首都圏地震観測網 / フェーズフィールド法 / 疎性モデリング / lasso / 正則化 / 非凸最適化 / 地震 / ベイズ統計学

Outline of Annual Research Achievements

平成28年度に開発した，スパースモデリングに基づくデータ選択アルゴリズムを実装したデータ同化テストコードに基づき，データ選択に伴うデータ同化結果への影響の検証に着手した。本検証実験においては，人工データを用いた「双子実験」の要領で進めた。まずは，真のモデルパラメータおよび初期状態を設定した上で，数値モデルによるシミュレーションによって得られた結果を擬似観測データとし，逆にモデルパラメータや初期状態は未知であるとしてデータ同化を実施した。
研究代表者の研究室に所属する大学院生が，データ同化テストコードを並列計算機へ投入し，データ選択を行わない通常のデータ同化の場合，およびスパースモデリングによるデータ選択を実施した場合について双子実験を実施した。両者の双子実験について，計算時間を比較すると共に，特に正則化パラメータの値が，選択されるデータ点および得られる結果へどのように影響するかについて，慎重に吟味した。得られた成果について，本新学術領域研究の領域会議において発表した。
このようにして，開発したデータ同化コードの十分な検証実験を終えた後，最後に新規アルゴリズムを導入したデータ同化手法の実問題への応用として，地震動イメージング法への実装，長尾がフェーズフィールド法への実装に取り組んだ。前者については，首都圏地震観測網で得られた実際の地震データを用いることにより，データ選択による効果について検証した。また後者については，マルテンサイト組織における相変態をターゲットとし，実在の構造材料組織のパラメータならびに内部状態の推定問題への適用を試みた。これらの成果は，2018年米国物理学協会大会，米国地球物理学連合2017年秋季大会，および本新学術領域研究の領域会議で発表した。

Research Progress Status

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

29年度が最終年度であるため、記入しない。

Research Products

• [Journal Article] Seismic wavefield imaging of long-period ground motion in the Tokyo Metropolitan area, Japan (2017)
  • Author(s): M. Kano, H. Nagao, K. Nagata, S. Ito, S. Sakai, S. Nakagawa, M. Hori, and N. Hirata
  • Journal Title: Journal of Geophysical Research: Solid Earth Volume: 122 Issue: 7 Pages: 5435-5451
  • DOI: 10.1002/2017jb014276
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] スパースモデリングとの融合によるデータ同化研究の新展開 (2017)
  • Author(s): 長尾 大道, 伊藤 伸一, 加納 将行
  • Journal Title: システム制御情報学会誌「システム／制御／情報」 Volume: 61 Pages: 132-137
  • NAID: 130006784468
• [Journal Article] Seismic wavefield imaging based on the replica exchange Monte Carlo method (2017)
  • Author(s): Kano, M., H. Nagao, D. Ishikawa, S. Ito, S. Sakai, S. Nakagawa, M. Hori, and N. Hirata
  • Journal Title: Geophys. J. Int. Volume: 208 Issue: 1 Pages: 529-545
  • DOI: 10.1093/gji/ggw410
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] 大規模自由度系におけるデータ同化のための2nd-order adjoint法に基づく不確実評価法 (2017)
  • Author(s): 伊藤 伸一, 長尾 大道, 山中 晃徳, 塚田 祐貴, 小山 敏幸, 加納 将行, 井上 純哉
  • Journal Title: 月刊海洋 号外 Volume: 59 Pages: 76-82
• [Journal Article] Data assimilation for massive autonomous systems based on a second-order adjoint method (2016)
  • Author(s): Ito, S., H. Nagao, A. Yamanaka, Y. Tsukada, T. Koyama, M. Kano, and J. Inoue
  • Journal Title: Phys. Rev. E Volume: 94 Issue: 4
  • DOI: 10.1103/physreve.94.043307
  • Peer Reviewed / Open Access
• [Journal Article] Bayesian Inference of Forces Causing Cytoplasmic Streaming in Caenorhabditis elegans Embryos and Mouse Oocytes. (2016)
  • Author(s): Niwayama R., Nagao H., Kitajima T. S., Hufnagel L., Shinohara K., Higuchi T., Ishikawa T., Kimura A.
  • Journal Title: PLoS ONE Volume: 11 Issue: 7 Pages: e0159917-e0159917
  • DOI: 10.1371/journal.pone.0159917
  • Peer Reviewed / Open Access / Int'l Joint Research / Acknowledgement Compliant
• [Presentation] データ同化の基礎と応用，そしてデータ駆動科学 (2017)
  • Author(s): 長尾 大道
  • Organizer: 新学術領域研究「スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成」第4回チュートリアル講演会
  • Invited
• [Presentation] Towards a generation of the simulation-/data-driven data assimilation (2017)
  • Author(s): H. Nagao
  • Organizer: 第55回 日本生物物理学会年会
  • Invited
• [Presentation] レプリカ交換モンテカルロ法に基づく首都圏地震動イメージング ～高速化に向けて～ (2017)
  • Author(s): 長尾 大道
  • Organizer: 新学術領域研究「スパースモデリング」 2017年度第1回公開シンポジウム
• [Presentation] シミュレーション／データ両駆動型データ同化法の創出へ (2017)
  • Author(s): 長尾 大道, 伊藤 伸一
  • Organizer: SCI'17
• [Presentation] Selection of observation points in kriging based on non-convex programming (2016)
  • Author(s): Ishikawa, D., M. Kano, S. Ito, and H. Nagao
  • Organizer: American Geophysical Union Fall Meeting 2016
  • Place of Presentation: Moscone Center, San Francisco, USA
  • Year and Date: 2016-12-14
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] クリギング法のための非凸最適化に基づく観測点選択 (2016)
  • Author(s): 石川 大智, 加納 将行, 伊藤 伸一, 長尾 大道
  • Organizer: 2016年度 統計関連学会連合大会
  • Place of Presentation: 金沢大学角間キャンパス（石川県金沢市）
  • Year and Date: 2016-09-05
• [Presentation] 地震研究に貢献する統計科学 (2016)
  • Author(s): 長尾 大道
  • Organizer: 2016年度 統計関連学会連合大会 市民講演会
  • Place of Presentation: 石川県教育会館（石川県金沢市）
  • Year and Date: 2016-09-04
  • Invited
• [Presentation] Observation site selection strategy based on DC programming beneficial to seismic wave field imaging utilizing dense seismic array data (2016)
  • Author(s): Nagao, H., D. Ishikawa, and M. Kano
  • Organizer: Asia Oceania Geoscience Society 13th Annual Meeting
  • Place of Presentation: China National Convention Center (Beijing, China)
  • Year and Date: 2016-08-02
  • Int'l Joint Research
• [Presentation] クリギング法のための非凸最適化に基づく観測点選択 (2016)
  • Author(s): 石川 大智, 加納 将行, 長尾 大道
  • Organizer: 日本地球惑星科学連合2016年大会
  • Place of Presentation: 幕張メッセ（千葉県幕張市）
  • Year and Date: 2016-05-22
• [Remarks] 東京大学地震研究所 長尾大道研究室
  • URL: http://www.eri.u-tokyo.ac.jp/people/nagaoh/
• [Remarks] 東京大学地震研究所 長尾研究室ホームページ
  • URL: http://www.eri.u-tokyo.ac.jp/people/nagaoh/