| 研究課題/領域番号 |
17H01704
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| 研究種目 |
基盤研究(B)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
統計科学
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| 研究機関 | 統計数理研究所 |
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研究代表者 |
中野 慎也 統計数理研究所, モデリング研究系, 准教授 (40378576)
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| 研究分担者 |
伊藤 耕介 琉球大学, 理学部, 准教授 (10634123)
長尾 大道 東京大学, 地震研究所, 准教授 (80435833)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2022-03-31
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| キーワード | 時空間統計 / リスク解析 / 台風 / 地震動 / ガウス過程モデル / 動径基底関数ネットワーク / エコーステートネットワーク |
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| 研究成果の概要 |
データに基づいて得られ，現実的な仮想シナリオを多数生成できる確率モデル「データ駆動型シミュレータ」を構築する方法論の開発を行った。特に，現象を支配する背景物理量の空間構造とその不確実性が重要となる現象を主な対象とし，背景物理量をガウス過程などの確率モデルで表現することで，背景物理量の不確かさを考慮した多様なシナリオを考慮できるようになった。また，背景物理量の確率モデルから過去の履歴を考慮した条件付き分布を構成し，そこからサンプリングを行うことで多様なシナリオの生成を行うことができるようになった。開発した手法は，台風経路や地震活動などのモデルに適用し，手法の有効性を確認した。
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| 自由記述の分野 |
地球物理学，統計科学
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
データ駆動型シミュレータは，データから時間発展モデルを構成するというものであったが，類似の考え方はこの5年の間に本研究の提案時点での想像をはるかに超えて広く用いられるようになった．特に，比較的簡便なモデルで物理現象を再現するsurrogate modelは，機械学習技術の発展によって，目覚ましく進展した．こうした関連手法の発展を考慮すると，本研究の意義は当初期待したほどではなかったと言えるかもしれない．しかし，統計的なモデリングに基づき，不確実性を考慮した時間発展モデルや，イベント時系列のモデルを開発できたことにより，一定の意義はあったものと考えている．
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