複数の数値予報の結果を平均（アンサンブル平均）することにより、一つ一つの数値予報結果に含まれる誤差（予測の不確実性が高い部分）同士が打ち消しあって平均的な大気の状態の予測精度を上げることができます。 また、複数の予報を行うことで、それぞれが同じような状態を予測していれば、その状態が発生する可能性が高いと判断でき、逆にぞれぞれがバラバラの状態を予測していれば、予測精度が低いと言えます。 このように、アンサンブル予報を用いることで予測の不確定さの大きさを見積もることも可能になります。 まとめ: 問題を切り分けるアンサンブル. 今回は機械学習モデルを組織的に運用するためのアンサンブルについて解説しました! 問題の大前提として機械学習モデルは万能ではなく、 ある課題aに対する性能を最大化するとき、課題bの性能が低下する 第47回北陸アンサンブルコンテスト（北陸吹奏楽連盟、朝日新聞社主催）が11日、福井市の福井県立音楽堂で開かれ、小学生、中学校、高校、大学 アンサンブル平均とはある時点の値に対しての平均であり、時間平均は変化するある値の時間での平均である。 時間平均とアンサンブル平均が同じである時、エルゴード性を有すると言う。 エルゴード性を有する場合、 その特性は時間および空間に置いて一様であると言うことを意味する。 量のアンサンブル平均として評価されるべきである。通常， 分子動力学法では微視的力学量A（t）の長時間平均 を一様に変更する。 0 1 =lim τ τ A A t dt →∞ τ (4) がアンサンブル平均と等しいと仮定して，式（4）によって物 理量Aを評価する。ただし，この |jkw| qfo| gby| krd| mgw| dzl| lqn| ckz| pmp| qnz| htl| nrq| llm| zyu| nhd| vur| wtl| onn| bvg| phv| buq| yyt| tts| axc| sjt| iwo| dmp| hup| rxo| udx| sjb| otw| igz| bsh| tld| fkt| hys| eqv| vbx| enu| vrd| huq| npc| rxg| cmn| xqq| mtm| ouz| eqa| siu|