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平成26年度 数電機シンポジウム

講演者SPEAKERS

講演者 (プログラム順)

櫻井建成 (千葉大学大学院理学研究科基盤理学専攻准教授)
『反応拡散素子を用いた画像処理手法』


講演概要:チューリングマシンの提案者であるアラン・チューリングにより、パターンが自己生成、自己分裂する現象などが数理的に提案されました。近年、これは生体における自己組織的形態形成や機能発現との関連から多くの研究者により、実験的・数値実験的に研究されています。本発表では、神経インパルス伝搬を記述できるフィッツフュー・南雲モデルにおいて、入力信号のエッジ検出ができること、特に確率共鳴現象を使うことにより、低コントラスト画像からのエッジ検出ができることなど議論したいと思います。更に網膜上で行われる画像処理との観点についても議論できればと考えています。
キーワード:反応拡散系、興奮素子、離散系、確率共鳴

中垣俊之 (北海道大学電子科学研究所教授)
『数理科学で読み解く生物行動学』

講演概要: アメーバやゾウリムシなどの単細胞生物を主なモデル生物として、その学習能力や問題解決能力がどれほどのものかを実験により評価している。これまでに、複数のエサ場所にありつくための効率的な経路探索、同一環境での行動の多様性発現、時間や空間にたいする適応などを見いだしてきた。これらの能力が、比較的単純な運動方程式によって理解できそうなことを紹介する。


平岡裕章 (九州大学マス・フォア・インダストリ研究所准教授)
『位相的データ解析:材料・生命・情報通信との接点について』


講演概要:近年活発に研究が進められている、「位相的データ解析」とよばれるトポロジーの科学技術分野への応用について簡単に紹介する。その中心は、今世紀に開発が進んだパーシステントホモロジーと呼ばれる数学な概念である。講演では、予備知識を仮定せずにパーシステントホモロジーを導入し、その後、ガラスやタンパク質といったソフトマターの構造解析、さらにセンサーネットワークなどへの応用例を紹介する。

キーワード:位相的データ解析、パーシステントホモロジー、ガラス、タンパク質、センサーネットワーク

秦 重史 (海洋研究開発機構 数理科学・先端技術研究分野研究員)
『ネットワーク上におけるパターン形成の数理』


講演概要:近年、ネットワーク上における動的過程の研究が精力的に行われている。特に、複数の反応因子がネットワーク上を移動する系は、交通網を介した感染症の拡大、生態系において生物種が織りなす補食・被補食ダイナミクス、細胞網における化学反応など、扱われる分野が多岐にわたる。このような系における特徴的な現象として、反応因子の移動に誘起される状態の不安定化、パターン形成が挙げられる。本講演では上記について先行研究のレビューを行なうとともに、講演者の最近の研究結果を紹介する。
キーワード:複雑ネットワーク、パターン形成

鈴野浩大 (明治大学大学院先端数理科学研究科)
『数理モデルによる反応拡散コンピューティングの探求』


講演概要:反応拡散系は様々な自発的パターンを示すことから広く興味を持たれており, 数理・工学にわたる学際的展開が進んでいる. そのひとつとして, 反応拡散コンピューティングと呼ばれる応用的研究が近年発展している. これは反応拡散系の自律分散性をある種の演算処理(最適化, 計算幾何, 可視化など)に利用しようとする試みである. 本講演では主に数理モデルの観点から, その最近の展開, 可能性や課題について議論する.

キーワード:反応拡散系, 自己組織化, 自然計算

バナースペース

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