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方程式と双対性でつなぐ革新的データ処理技術の創出

研究課題

戦略的な研究開発の推進 創発的研究支援事業

体系的番号 JPMJFR216K
DOI https://doi.org/10.52926/JPMJFR216K

研究代表者

大久保 潤  埼玉大学, 大学院理工学研究科, 教授

研究期間 (年度) 2022 – 2028 (予定)
概要データ社会を支える情報基盤の効率化には、これまでとは発想が質的に異なる計算技術が必要です。本研究では双対性という数理を軸にして、方程式とデータを柔軟に結ぶ技術を提案します。方程式からのアプローチとデータからのアプローチを双対性で融合し、機械学習に必要なデータ量の低減や、方程式を軸にした機械同士の柔軟な接続を実現します。この「機械に優しい基盤技術」を確立し、柔軟な社会デザインの設計に貢献します。
研究領域八木パネル

報告書

(4件)
  • 2024 中間評価書 ( PDF )   年次報告書 ( PDF )
  • 2023 年次報告書 ( PDF )
  • 2022 年次報告書 ( PDF )
  • 主な研究成果

    (3件)

すべて 2024

すべて 雑誌論文 (3件) (査読あり 3件、 オープンアクセス 1件)

  • [雑誌論文] Extraction of nonlinearity in neural networks with Koopman operator2024

    • 著者名
      Naoki Sugishita, Kayo Kinjo, Jun Ohkubo
    • 雑誌名

      J. Stat. Mech. 2024, 073401 (2024)

      巻: 2024

    • 査読あり
  • [雑誌論文] Compression of the Koopman matrix for nonlinear physical models via hierarchical clustering2024

    • 著者名
      Tomoya Nishikata, Jun Ohkubo
    • 雑誌名

      Nonlinear Theory and Its Applications, IEICE

      巻: 15 号: 4 ページ: 938-953

    • 査読あり / オープンアクセス
  • [雑誌論文] Koopman analysis of combinatorial optimization problems with replica exchange Monte Carlo method2024

    • 著者名
      Tatsuya Naoi, Tatsuya Kishimoto, Jun Ohkubo
    • 雑誌名

      J. Phys. Soc. Jpn.

      巻: 94

    • 査読あり

URL: 

JSTプロジェクトデータベース掲載開始日: 2023-01-10   JSTプロジェクトデータベース最終更新日: 2026-09-08  

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