| 研究課題/領域番号 |
23540143
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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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| 研究分野 |
数学一般(含確率論・統計数学)
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| 研究機関 | 九州工業大学 |
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研究代表者 |
小守 良雄 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20285430)
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| 研究協力者 |
BURRAGE Kevin オックスフォード大学, コンピューティングラボラトリー, 教授
BUCKWAR Evelyn ヨハネスケプラー大学, 確率解析学研究所, 教授
TOCINO Angel サラマンカ大学, 数学科, 准教授
COHEN David ウメオ大学, 数学科, 講師
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| 研究期間 (年度) |
2011-04-28 – 2015-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2014年度)
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| 配分額 *注記 |
4,940千円 (直接経費: 3,800千円、間接経費: 1,140千円)
2014年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2013年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2011年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
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| キーワード | 数値解法 / 確率微分方程式 / 数値的安定性 / 数値シミュレーション / 生化学反応 / 陽的数値解法 / Exponential ルンゲ・クッタ法 / 国際研究者交流 / イギリス / 国際情報交流 / オーストリア |
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| 研究成果の概要 |
常微分方程式にノイズ項を加えた微分方程式，つまり，確率微分方程式に対する数値解法を導出した．常微分方程式に対して，計算コストが比較的低く，数値計算誤差の増大を抑える解法が提案されている．本研究では，それらの利点を保持したまま，確率微分方程式の解法へと拡張した．応用例として，生化学反応のシミュレーションに我々の解法を適用し，その有効性を示した．
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