Paul N. Edwards "A Vast Machine" 読書メモ

タコ足につぐタコ足 @frau_Joseph

80点くらいグリッドポイントがあるのに実際にデータがあるのは12点なので、気象学者の勘でデータを内挿したよ(260-261)。

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気象学者の主観は一階微分のレベルで適用されるんだけど、それをもとに三階微分まで解くもんだから、誤差が累積して全然使えなかったよ(261)。

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第10章（客観解析&データ同化）読了。個人的にはこれまでのどの章より面白かった。データ同化の、得も言われぬ禍々しい感じが伝わってきて、とても良い。

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あとで要点を拾います。

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（しかしカルマンフィルターのカの字も出てこなかったのは、離れ業というか、いいの？という感じすらする。

MASUDA Kooiti @masuda_ko_1

@mrst_anth (わたし自身カルマンフィルターを習得していないので自信がないのだが) 気象学者はずっとカルマンフィルターと呼ばれるものを知らずに実質ほぼ同様なことをやっていた。日本の気象学者にとって1990年ごろまで「カルマン」といえばvon Kármánにきまっていた。

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@masuda_ko_1 なんと... ありがとうございます。

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（そして統計についてのまともな説明はなんにもないので、事情を知らない人が読んでも「は？」となるのではないか疑惑。案外敷居の高い章かもしれない。

タコ足につぐタコ足 @frau_Joseph

（「観測が利用可能である場合には、それはモデルを制約するけれども、しかしそれは一般的に用いられるような意味でアウトプットを『決定』することはない」(279)とか言われても、ふつうの人はしっくりこないだろう。

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読了。思ったより長くかかってしまった。

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11章以降では13章が大変面白かったな。14・15はあまり個人的には興味が無いので苦痛だった。

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とりわけclimate seersとclimate model constructorsの差は固体にもあるある、という感じ。climate seerはモデルを道具として使う人達、constructorはモデルを作ること自体が目的の人達。

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前者はできるだけ少ないパラメータでデータを説明しようとするのに対し、後者はなるべく現実に近いコンディションをモデルで再現しようとする。後者のほうが理に適っているようにも見えるが、反面どのパラメータがどの程度効いているかという定量的な見積もりがブラックボックス化される。

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測地ではモデリングの手間や計算量の問題もあって、両者が並存しているという感じがするかな。

タコ足につぐタコ足 @frau_Joseph

10章・13章を中心に後で要点を投下します。