2024年７月18日（木） WeSCoS Colloquium＃09「力学系理論に基づく乱流のデータ駆動型予測とモデリング」（犬伏 正信　東京理科大学 理学部第一部 准教授）を開催しました。※要事前申込み

＃09：力学系理論に基づく乱流のデータ駆動型予測とモデリング 　
報告者：犬伏 正信（東京理科大学 理学部第一部 応用数学科　准教授）
日時：2024年７月18日（木）17:00～　

概要：
乱流の予測やモデリングは長きにわたる流体力学の重要課題である。近年これに関して，急速な進展を遂げているデータ駆動型手法への期待が高まっているが，本講演では力学系理論に基づいたアプローチについて紹介する。
前半では乱流の低次元モデリングを考える。この際，隷属的な変数に着目することは重要である。乱流中において小スケール変数が大スケール変数によって隷属的になることをデータ同化の観点から調べ，（横断Lyapunov指数を用いた）安定性解析によってこの隷属性を特徴付ける枠組みを紹介する[1]。後半では力学系の予測・モデリングを議論する。リザバーコンピューティング（RC）はその簡便さと著しい予測・モデリング性能から盛んに研究されている機械学習法であるが，その数理的機構には不明な点が多い。本研究では力学系の一般化同期現象に着目することでRCの数理的理解を深め，それに基づいた新たな学習法とその性能を紹介する[2]。
[1] M. Inubushi, Y. Saiki, M. U. Kobayashi, and S. Goto, Characterizing Small-Scale Dynamics of Navier-Stokes Turbulence with Transverse Lyapunov Exponents: A Data Assimilation Approach, Phys. Rev. Lett. 131, 254001 (2023).
[2] A. Ookubo and M. Inubushi, Reservoir Computing with Generalized Readout based on Generalized Synchronization (arXiv:2405.14885).

場所：Zoom

言語：日本語

参加方法：事前の参加申込が必要です。お申し込みはこちらからお願いします。URLを7月17日にお送りします。（申込締切日：７月16日）

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