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専門家の方には申し訳ないが... それだけ強い非線形の分岐があ
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「毎々お世話になっております。仕様書を頂きたく。」「拝承」 -- ある会社の日常
エントロピーが。。 (スコア:2, おもしろおかしい)
一見、精度が向上してますが、この情報源からの予報のエントロピーは思いっきり低下してますよ！
ち、ちょっと待て (スコア:1)
だとしたら、
スーパーコンピュータを使ってお金を思い切り使った場合の的中率と、ゲタ投げで当てた的中率は、
同じ
ということか？？？？
どなたか解説を。いや、こういうことに税金使ってもいいのか、どうか、って言うのを。
Re:ち、ちょっと待て (スコア:5, 参考になる)
初期値依存性の例として、たとえば数百個程度の釘が等間隔でならんでいるパチンコで、最初に玉を投ずる場所を 0.01 mm ずらしただけでも、最後に落ちる場所が変わってしまうという話があります。天気の場合は自由度がこれよりずっと大きいわけで予測が困難なのです。
たとえば、モデルで数日後の天気
Re:ち、ちょっと待て (スコア:0)
>て、初期の小さな誤差が急速に拡大してしまうせいです。大気は強い非線形システムですので、
> 決定論的に将来を予測するのは、コンピュータの性能だけではいかんともしがたいものがあるのです。
専門家の方には申し訳ないが...
それだけ強い非線形の分岐があ
Re:ち、ちょっと待て (スコア:3, 参考になる)
一見 forward に解くのは無理そうなのですが、まだどれだけ無理なのかは研究され尽くされていないという現状です。アンサンブルが収束する場合としない場合の条件の違いなども、まだまだ研究が途上です。
また、単純に力学的に解く部分と、統計的なパラメタライゼーションが力学にフィードバックしてくる部分、そしてアンサンブルとのさじ加減など、いろいろな手法の組み合わせでなんとか一日でも予報をのばせないかという研究は今も盛んです。
単一モデルのアンサンブルだと、苦手な部分は苦手なままなので、数種類のモデルをアンサンブルに使うというスーパーアンサンブルという手法や、時間方向にアンサンブルをして、誤差の大きくなる事例を他の事例で薄めてしまうなどの方法も開発されて、ある程度の成功はおさめているようです。まだまだ大気から引き出せる情報はあるのではないか、というのが研究者のあいだの話、というか信念らしいです。
もろ関係者なので AC。