Discovery Sagaサイレントキーワード俯瞰

数理工学 / モデル化 / 順序 / 群集運動 / 退出 / 待ち行列

本研究では、歩行速度の速い人と遅い人、居室から出る人と残る人、出口の位置を知っている人と知らない人、近い出口と遠い出口、サービスの早い窓口と遅い窓口など、群集運動において複数種類の人や出口、窓口を考えた。そして、人の並び方や出口の選択、サービス順序の違いが、総避難時間や平均待ち時間などのシステム全体のパフォーマンスにどのような影響を与えるか実際の人による実験で調べ、実験結果を再現できるようなシミュレーションモデルを構築した。

【学術的意義】複数種類の人や出口、窓口を考えたことにより、人並び方や出口の選択、サービス順序など、一種類の場合には存在しなかった新しい指標に注目し、それらの平均歩行速度や総避難時間、平均待ち時間などシステム全体のパフォーマンスへの影響を調べることができた。
【社会的意義】複数種類の人や出口、窓口を考えたことにより、より現実的なシミュレーションモデルを構築することができ、実社会での応用範囲が広がった。

最適化 / オペレーションズ・リサーチ / 数理計画法 / モデリング / OR / 数理工学 / モデル化

対称錐計画法を利用して現実問題を解くため、典型的な現実問題を効率良く解くためのモデル化とアルゴリズムの開発を行なった。また、金融数値計算と数式処理を統合したモデリングツールを開発した。開発したQuantOnlineは、インターネットを利用した簡単なモデリングによりオンラインで計算できる。さらに、条件数に関する制約を含んだ行列近似問題などを効率良く解くアルゴリズムの開発に成功した。

数理工学 / モデル化 / 脳・神経 / 生体生命情報学 / ソフトコンピューティング

本研究は、「シナプス前制御」に着目して数理モデル化を行ない、シナプス前制御に基づく神経情報処理機構を解明することを目的とした。まず、シナプス前興奮性抑制シナプスによるDale則の破れを考慮したニューラルネットワークモデルを提案した。また、シナプス前部および後部の特性に基づくと考えられている短期可塑性について、モデリング検討を踏まえて皮質・脊髄間伝達への関わりについての仮説を提案した。さらに、注意や記憶などの脳の高次機能や過度な同期状態などとシナプス前制御との関係を調べた。最後にこれらの成果をもとに、記憶や注意機構などの脳の高次機能の工学的応用に関して考察した。

確率論 / 数理工学 / 統計数学 / 品質管理システム / モデル化

平成17年度から18年度にかけての研究期商において,以下の研究成果を得た.
1)因果ダイアグラムに関する識別可能性に関する研究
因果ダイアグラムを識別するための外的操作の効率的適用基準について研究し,因果ダイアグラムを復元させるのに十今な外的操作変数集合の選択基準を与えた.また,矢線への介入効果という新しい概念を定式化し,この識別可能条件を求めた.
2)従属な競合リスクでの識別可能条件に関する研究
従属な競合リスクモデルとして、複数の従属なリスクが共変量を与えたもとで条件付き独立というモデルを想定し,高次元の共変量を低次元に縮約できるための識別可能条件を与えた.
3)有限混合分布モデルの識別可能条件に関する研究
有限混合分布を識別可能とするために母数空間に制約を設けるアプローチにおいて,位置・尺度分布族という広範な分布において,最尤推定値が一致性をもつ必要十分条件を明らかにした.
4)殆直交表を用いた要因効果に識別可能性に関する研究
L36直交表に6水準因子を割付ける方法を調べ,直交条件とともに,最小の交絡ですべての要因効果が推定可能となる殆直交割付けのための表を作成した.
5)マハラノビス距離を用いた非対称的判別手法での誤判別率に関する研究
MTS(マハラノビス・タグチ・システム)の名で近年普及している非対称的判別手法において,トレーニングデータから求めた判別式において将来の標本を誤判別する割合を理論的に求め,MTS法における判定値に改良を与えた.

【研究分担者】
森田賢治	東京大学	教育学研究科(研究院)	講師	(Kakenデータベース)
渡辺啓生	東京大学	法学(政治学)研究科(研究院)	助教	(Kakenデータベース)

【研究連携者】
藤井宏	京都産業大学	名誉教授	(Kakenデータベース)
河野崇	東京大学	生産技術研究所	准教授	(Kakenデータベース)

【研究協力者】
ROBINSON Hugh	ケンブリッジ大学	School of the Biological Sciences	講師

【研究分担者】
田中研太郎	東京工業大学	大学院社会理工学研究科	助手	(Kakenデータベース)