理想大気力学におけるKoopman演算子推定のためのディープラーニング

ディープラーニングを用いて、複雑な非線形大気力学システムのKoopman演算子を推定する手法を提案する。これにより、データ駆動型モデルの透明性を高め、大気予報の解釈性を向上させることができる。