機械学習的宇宙構造論: 構造形成から銀河進化へ

• 研究課題/領域番号: 24H00247
• 研究種目: 基盤研究(A)
• 配分区分: 補助金
• 応募区分: 一般
• 審査区分: 中区分16:天文学およびその関連分野
• 研究機関: 名古屋大学
• 研究代表者: 竹内 努 名古屋大学, 理学研究科, 准教授 (90436072)
• 研究分担者: 矢野 恵佑 統計数理研究所, 統計基盤数理研究系, 准教授 (20806070) ; 本武 陽一 一橋大学, 大学院ソーシャル・データサイエンス研究科, 准教授 (80848672) ; 今泉 允聡 東京大学, 大学院総合文化研究科, 准教授 (90814088)
• 研究期間 (年度): 2024-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 48,230千円 (直接経費: 37,100千円、間接経費: 11,130千円); 2024年度: 16,380千円 (直接経費: 12,600千円、間接経費: 3,780千円)
• キーワード: 理論天文学 / 銀河形成・進化 / 宇宙論 / 統計的学習理論 / 統計計算・コンピュータ支援統計

研究開始時の研究の概要

観測される宇宙の姿は銀河の形作る構造によって可視化される. 銀河とは, 星と星間物質, 暗黒物質からなる巨大な天体である. 本研究は, 130数億年にわたる宇宙の構造進化, その中で進む銀河の形成・進化という複雑な物理現象を, データ科学の最新手法によって新たな角度から定量化し, さらに定式化する. 具体的には構造形成, 銀河形成進化を統一する記述方法を構築し, シンボリック回帰の応用によりその支配方程式まで決定する. これにより, 物理学の第一原理から支配方程式の構成を目指してきた銀河物理学を補うアプローチを構築し, 銀河進化を記述する方程式の構築という究極目標へと迫る.