[6-5] 応用力学①

9:45 〜 10:00

[6-29] 確率場のハイパーパラメータ推定の高速化を目的とした次元削減モデリング

*柴田 達哉¹、Koch Michael Conrad²、藤澤 和謙¹ (1. 京都大学、2. オーストラリア国立大学)

キーワード：

数値解析、逆解析

ベイズ推定に基づく逆解析では，事前確率場をガウス確率場とし，Karhunen-Loève (KL)展開を用いて低次元モデル化することが有効である．ガウス確率場を特徴づけるハイパーパラメータ（分散と相関長）は推定すべきだが，推定の過程でこれらのパラメータが変更される度にKL展開を再構築する必要があり，計算コストが膨大となる．本研究では，この問題を解決する手法として，理論解を活用したKL展開を提案する．