Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
脳をはじめとした生体情報処理の最適性や機能性を解明する上で、推定理論・制御理論・学習理論などの最適化理論は不可欠である。これらの理論が導く最適ダイナミクスは一般にポテンシャル関数を下る勾配流型であるが、現実の生体情報処理現象の多くは振動やカオス的振る舞いなどより複雑で多様な動的挙動も示す。また一般の工学的最適化問題でも、勾配流的な振る舞いに慣性を加えて拡張したアルゴリズムの有効性などが経験的に確認されている。本研究は、一般化勾配流を拡張した理論を発展させ、その推定理論・制御理論との対応を明らかにすることで、複雑な生体ダイナミクスが生体情報処理にもたらす計算論的意義を探求する。
