| 研究課題/領域番号 |
20K03730
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
小区分12040:応用数学および統計数学関連
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
上田 肇一 富山大学, 学術研究部理学系, 教授 (00378960)
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| 研究期間 (年度) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022年度)
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| 配分額 *注記 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2022年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2021年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2020年度: 2,210千円 (直接経費: 1,700千円、間接経費: 510千円)
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| キーワード | 自律分散システム / 自己組織化 / ロコモーション / 数理モデル |
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| 研究開始時の研究の概要 |
令和２年度は未知の環境を柔軟に移動する細胞運動モデルを作成する。自発的なパラメーター変化を作成するために「移動を駆動する細胞先端部での化学反応」，「細胞全体で起きる振動現象」，「原形質の往復流動」を考慮に入れた数理モデルを作成する。令和３年度以降は，未知の環境を柔軟に移動する多足運動モデルの作成，及び移動運動の機能創発の条件に関する数理解析を行う。そのために，パラメーター制御モデルを偏微分方程式によって記述する。
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| 研究成果の概要 |
結合振動子系から得られるノード変数の情報から結合係数を推定する力学モデルを提案した。目標軌道と学習後の軌道の差を小さくする学習アルゴリズムに加えて微小なカオス外力を組み合わせることにより，高い精度によるパラメーター推定を実現した。また，流体モデルに対してパラメーター自動調整モデルを提案し，環境に応じて適切なパラメーターが自動的に調整され，安定した流れが自発的に生成される現象を数値的に示した。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
パラメーターを自動的に調整するアルゴリズムの提案により，ロコモーションの創発機構の数理的理解に貢献できると考えている。また，提案モジュールは自律分散処理によるロボット制御に応用されることが期待される。
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