単純な一例 (気象学以外の)
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2019/09/06 08:46 UTC 版)
「データ同化」の記事における「単純な一例 (気象学以外の)」の解説
ひとつの熱さ20℃の点のような熱源が配置された部屋における温度を知りたいとしよう。熱源は静止している。時刻 t 0 {\displaystyle t_{0}} で、部屋全域で15℃とする。熱源の熱さは能動的に変化し、観測者は部屋の外に居るとする。予測は次の二つを述べることから成り立っている。ひとつは熱源の点で20℃を適用して一定の時刻 d t {\displaystyle d_{t}} の後の最後でのこと、ふたつめはこれから遠ざかるにつれて次第に冷めていくことである：部屋の空間要素において有効な予測におけるここにそれらは作用する。観測者は3時間後に再検討する。18℃と予測していたところの、ひとつの測定点で17℃を指して温度計が停止する。この情報によって直前の予測を修正するのを行うことを考えるデータ同化を始める。例えば局所的には、換気はこの温度を下げる、ことを仮定する。もしくは熱源がまだあるいはもっと急速過ぎる温度の低下のことを仮定する。そのようにしてその状況におけるひとつの解析を手に入れる。 その温度計は決して精度は良くない。例えば+/-0.5℃の誤差である。温度計における制度の欠陥での観測の誤差の知識はデータ同化のそのときにこの観測の影響を減らす。予測の誤差の知識（例えばその部屋の正確な断熱についての情報の欠陥）は、他の方向で使うことを行う。この様相の違いは数学的な形式化の後から離れてさらに現れる。
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