Complexity Science（RD 4）
出典: フリー百科事典『ウィキペディア（Wikipedia）』 (2022/03/31 18:54 UTC 版)
「ポツダム気候影響研究所」の記事における「Complexity Science（RD 4）」の解説
このRDは、機械学習、非線形手法、および意思決定戦略に専念している。特に焦点を当てているのは次のとおり。 気候現象と極端：複雑なネットワーク、統計物理学、機械学習による予測とモデリング。 急激な気候変動：高度な時系列分析、数値モデリング、および分析概念による検出と予測。 社会経済およびインフラストラクチャネットワーク：新しいモデリングと安定性の概念を通じてダイナミクスを理解する。 気候の決定：計量経済学、ゲーム理論、機械学習を使用して、原理を明らかにし、相互作用をモデル化する。 FutureLabs FutureLabsのうち6つは期限があり、5年後に評価される。能力開発活動とその社会的代謝研究の取り組みにおける研究所の取り組みを強化することを目的として、1つの恒久的なFutureLabが設立されました。
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