先進整合模擬、學習與數據資料同化技術：演算法設計與平行化效能分析;Advanced Data Assimilation Techniques Integrating Simulation, Learning, and Data: Algorithm Design and Parallel Performance Analysis

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題名:	先進整合模擬、學習與數據資料同化技術：演算法設計與平行化效能分析;Advanced Data Assimilation Techniques Integrating Simulation, Learning, and Data: Algorithm Design and Parallel Performance Analysis
作者:	黃楓南
貢獻者:	國立中央大學數學系
關鍵詞:	資料同化;數值模擬;深度學習;大數據;計算技術整合;Data assimilation;deep learning;numerical simulation;big data;technique integration
日期:	2025-07-31
上傳時間:	2025-08-07 17:23:14 (UTC+8)
出版者:	國家科學及技術委員會(本會)
摘要:	非線性預測任務的研究逐漸受到科學計算領域學者的重視，並呈現蓬勃發展的趨勢。在許多計算科學與工程應用中，預測性問題的求解，尤其是結合數值模擬與學習方法，扮演了至關重要的角色。本計畫的研究成果將為工程師在高速公路交通流量預測、數值太空天氣預測、計算流體力學等領域提供參考，特別是在處理帶有雜訊的觀測數據及加速預測模型收斂方面，具有重要的實用價值。
關聯:	財團法人國家實驗研究院科技政策研究與資訊中心
顯示於類別:	[數學系] 研究計畫

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