確率過程の縮約理論を用いた社会シミュレータの高速化
| 体系的番号 |
JPMJPR20M2 |
| DOI |
https://doi.org/10.52926/JPMJPR20M2 |
研究代表者 |
金澤 輝代士 筑波大学, システム情報系, 助教
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| 研究期間 (年度) |
2020 – 2023
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| 概要 | 社会現象を計算機上で理解する方法の1つがエージェントベースモデル（ABM）のシミュレーションである。ABMは多数の個々人が意思決定を行う確率過程として記述される。本研究ではこの大規模ABMシミュレーションの計算コストを削減するために、確率過程の縮約理論を用いる。縮約理論は統計物理学で発達した次元削減方法であり、本手法を応用することで一般的な社会シミュレーションの計算コストの削減に応用する。
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| 研究領域 | 革新的コンピューティング技術の開拓 |
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