| Project/Area Number |
20K11989
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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| Research Institution | Osaka University |
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Principal Investigator |
Suzuki Yasuyuki 大阪大学, 大学院基礎工学研究科, 講師 (30631874)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2022)
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| Budget Amount *help |
¥4,420,000 (Direct Cost: ¥3,400,000、Indirect Cost: ¥1,020,000)
Fiscal Year 2022: ¥910,000 (Direct Cost: ¥700,000、Indirect Cost: ¥210,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2020: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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| Keywords | 確率微分方程式 / Fokker-Planck方程式 / 有限状態マルコフ鎖モデル / 強化学習 / データ同化 / 有限要素解析 / 有限状態マルコフ / 有限状態マルコフ鎖近似 / ハイブリッド力学系 |
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| Outline of Research at the Start |
連続時間の確率的なシステムの動態は確率微分方程式で記述される．確率微分方程式で記述される制御系の動態解析には，系のFokker-Planck方程式の解として得られる状態点の確率密度関数の時間発展や定常分布を解析することが有用である．しかしながら，Fokker-Planck方程式の動態を近似する数値計算手法は，必ずしも十分整備されていない．本研究では，確率微分方程式で記述される制御系の初期値問題・境界値問題を，Fokker-Planck方程式の有限要素解析に基づき，有限状態マルコフ鎖モデルによって精度よく近似する方法を開発する．さらにこれを強化学習やデータ同化問題に適用し，有用性を明らかにする．
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| Outline of Final Research Achievements |
In this study, we constructed a framework for approximating the Fokker-Planck equation by the finite element method to a finite state Markov chain model, and further developed a foundation for applying the obtained finite state Markov chain to reinforcement learning and data assimilation problems. As a concrete example, we performed a finite state Markov chain approximation of the intermittent control model of human standing posture, which is described by a nonlinear mechanical system in which the probability flow changes steeply depending on the state. We revealed that the method we developed in this study can accurately obtain numerical approximate solutions for initial value and boundary value problems of the system.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
Fokker-Planck方程式の動態を近似する数値計算手法は，必ずしも十分に整備されていなかった．本研究でFokker-Planck方程式を有限要素解析に基づき，有限状態マルコフ鎖モデルによって精度よく近似する枠組みの構築したことにより，確率微分方程式で記述される様々なシステムのより詳細な解析への道筋が開けたことになる．さらに本研究では，有限状態マルコフ鎖を強化学習やデータ同化問題に適用する基盤整備を進めた．これにより，確率的に変動する生命現象を様々な手法により取り扱う枠組みの整備が進み，研究の更なる飛躍が期待される．
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