A New Analytic Approach to Time-series of Collective Motion with Integrated Statistical and Mathematical Modeling Strategy

2023 Fiscal Year Final Research Report

• Project/Area Number: 21K11789
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60030:Statistical science-related
• Research Institution: Oita University
• Principal Investigator: Takami Toshiya 大分大学, 理工学部, 教授 (10270472)
• Co-Investigator(Kenkyū-buntansha): 大城 英裕 大分大学, 理工学部, 助教 (80194091) ; 行天 啓二 大分大学, 理工学部, 准教授 (80305028) ; 下川 倫子 奈良女子大学, 研究院自然科学系, 准教授 (80554419)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2024-03-31
• Keywords: 時系列解析 / 数理モデリング / 統計分析 / リザバーコンピューティング / 動的時間伸縮法 / 動的モード分解

Outline of Final Research Achievements

Certain results were obtained regarding the modeling of complex collective motion and methods for time series analysis. In the experimental study of collective motion, the bifurcation phenomenon in the motion of multiple self-driven particles was clarified. In time series modeling, we implemented a reservoir computing system with swarms and studied the requirements for improving the accuracy of time series analysis. In the study of modeling and analysis methods for time series of different representations such as video images and audio, a deep learning approach combined with statistical processing was implemented to determine synchronization.

Free Research Field

非線形物理学

Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements

これまで群れの運動は粒子群最適化などの最適化問題を解くための手法の一つとして考えられていたが、本研究では時系列予測などのより難しいタスクに対しての応用を検討した。集団運動をリザバーとして取り入れたエコーステートネットワークによる時系列予測に関して、高精度の成果を得るための要件を研究することを通して、より広い問題に応用する道を開いた。