| Project/Area Number |
19K20220
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Early-Career Scientists
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Review Section |
Basic Section 60030:Statistical science-related
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| Research Institution | The University of Tokyo (2019, 2022-2023)
Institute of Physical and Chemical Research (2020-2021) |
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Principal Investigator |
Matsuda Takeru 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 准教授 (50808475)
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| Project Period (FY) |
2019-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2019: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
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| Keywords | 時系列解析 / 状態空間モデル / 振動子 / fNIRS / 常微分方程式 / アジョイント法 |
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| Outline of Research at the Start |
振動現象は自然界に遍在しており、その理解は分野を越えて重要である。本研究では、多様な時系列データに潜む振動現象の理解・予測・制御を行うための統計手法を開発する。本研究で開発する手法によって、データ駆動的に振動現象の定量的理解が得られ、さらに不確実性を考慮した予測・制御を行うことが可能となる。
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| Outline of Final Research Achievements |
We worked on the application and improvement of the oscillator decomposition, which uses a state-space model to extract oscillator components latent in time series data in a data-driven manner. In the application to infant fNIRS data, we obtained three types of oscillator decomposition: oscillators derived from brain activity, those corresponding to pulse waves, and those corresponding to mirrored noise. In the application to seismic wave data, oscillators with a period of about 11 seconds corresponding to volcanic long-period microtremor events were detected. We also ported the oscillator decomposition program from MATLAB to python and published the code on github.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
振動現象は自然界に遍在しており、その理解は分野を越えて重要である。本研究では、時系列データに潜む振動現象の理解・予測・制御を行うための統計手法を開発し、多様なデータに応用した。本手法によって、データ駆動的に振動現象の定量的理解が得られ、さらに不確実性を考慮した予測・制御を行うことが可能となる。
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