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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

研究課題

戦略的な研究開発の推進 戦略的創造研究推進事業 さきがけ

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

研究期間 (年度) 2020 – 2023
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。
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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JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2020-12-16   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2025-03-26  

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