ニューラルネットワークを用いたデータ同化法による不完全力学系の解法

抄録

多層ニューラルネットワークを使った弱制約条件データ同化法を用いて不完全な方程式系に従う解の近似を求める方法を提案し、モデルデータを使った数値実験結果を報告する。具体的には、強い非線形性を持つローレンツシステムにおいて一つの方程式がかけている場合について、解の一部が離散的に知られている時に解を求める。今まで為されていた強制約条件データ同化による方法よりも精度の高い解が得られた。