| 研究課題/領域番号 |
24H00221
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| 研究種目 |
基盤研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 審査区分 |
中区分15:素粒子、原子核、宇宙物理学およびその関連分野
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| 研究機関 | 東京大学 |
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研究代表者 |
吉田 直紀 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 教授 (90377961)
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| 研究分担者 |
Wong Kenneth 東京大学, 大学院理学系研究科(理学部), 特任助教 (00794207)
木村 昭悟 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, メディア情報研究部, 主幹研究員 (10396202)
田中 賢 京都大学, 基礎物理学研究所, 特定研究員 (10783722)
西道 啓博 京都産業大学, 理学部, 准教授 (60795417)
白崎 正人 統計数理研究所, 統計思考院, 助教 (70767821)
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| 研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2029-03-31
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| 研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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| 配分額 *注記 |
47,190千円 (直接経費: 36,300千円、間接経費: 10,890千円)
2024年度: 10,920千円 (直接経費: 8,400千円、間接経費: 2,520千円)
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| キーワード | 宇宙論 / 機械学習 |
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| 研究開始時の研究の概要 |
広域宇宙観測データを分析するため、スーパーコンピューターシミュレーション，統計学と機械学習，データベース工学の最先端技術を駆使して宇宙論パラメータ推定などの基礎科学成果に結びつける。宇宙のダークマターの分布や銀河分布の３次元的構造を再構築し、宇宙の成り立ちを明らかにする。複数の手法で測定する宇宙論パラメータの値の整合性を定量的に検討し、現在の標準宇宙モデルで説明できない現象があるか否かを統計的に明らかにする。本研究で開発する統計処理アプリや機械学習アプリを他の研究分野にも応用するための整備を行う。
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