劣モジュラ性に基づく階層的コア抽出法の展開

• Project/Area Number: 25K00376
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 61040:Soft computing-related
• Research Institution: Yokohama City University
• Principal Investigator: 北園 淳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (00733677)
• Project Period (FY): 2025-04-01 – 2029-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2025)
• Budget Amount: ¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000); Fiscal Year 2028: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000); Fiscal Year 2027: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2026: ¥2,470,000 (Direct Cost: ¥1,900,000、Indirect Cost: ¥570,000); Fiscal Year 2025: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
• Keywords: コア / モジュール / クラスタ / 階層構造 / 劣モジュラ

Outline of Research at the Start

大規模な系の構造や性質を理解するには、要素同士が特に強く関係する「コア」の抽出が不可欠である。従来はグラフに基づく手法が中心であったが、グラフ以外の系ではエッジの数や重みだけでは関係性を十分に捉えられない。本研究では、申請者が提案した劣モジュラ性に基づく枠組みを発展させ、多次元時系列データや物理の多体系、ダイナミカルな系など多様な対象に適用し、個々の系の特性を反映しつつ統一的にコアを定義・抽出できる数理基盤の確立を目指す。