非周期的構造を持つ複雑なダイナミクスのためのデータ駆動的解析手法の開発

• 研究課題/領域番号: 24K20864
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分61040:ソフトコンピューティング関連
• 研究機関: 国立研究開発法人理化学研究所
• 研究代表者: 坂田 逸志 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 特別研究員 (90975426)
• 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: 4,810千円 (直接経費: 3,700千円、間接経費: 1,110千円); 2028年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2027年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2026年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円); 2025年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円); 2024年度: 1,560千円 (直接経費: 1,200千円、間接経費: 360千円)
• キーワード: Koopman作用素 / 機械学習 / スペクトル解析 / 非線形動力学

研究開始時の研究の概要

乱流や化学反応ダイナミクスなどの非線形や非平衡の現象には、しばしば非周期的な構造があらわれる。 従来のモデルベースのアプローチではこれらの現象の解析が困難であり、データ駆動的な方法論の構築が課題となっている。 本研究では、非線形力学系を線形作用素で表現することで力学的特徴を抽出可能な作用論的解析の枠組みに着目する。 近年提案された作用素から連続スペクトルを計算する手法を基盤として、データから本質的なダイナミクスを抽出する新しい解析手法の構築を目指す。