劣モジュラ性に基づく階層的コア抽出法の展開

• 研究課題/領域番号: 25K00376
• 研究種目: 基盤研究(C)
• 配分区分: 基金
• 応募区分: 一般
• 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: 横浜市立大学
• 研究代表者: 北園 淳 横浜市立大学, データサイエンス学部, 准教授 (00733677)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2029-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2025年度)
• 配分額: 4,550千円 (直接経費: 3,500千円、間接経費: 1,050千円); 2028年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円); 2027年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円); 2026年度: 2,470千円 (直接経費: 1,900千円、間接経費: 570千円); 2025年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
• キーワード: コア / モジュール / クラスタ / 階層構造 / 劣モジュラ

研究開始時の研究の概要

大規模な系の構造や性質を理解するには、要素同士が特に強く関係する「コア」の抽出が不可欠である。従来はグラフに基づく手法が中心であったが、グラフ以外の系ではエッジの数や重みだけでは関係性を十分に捉えられない。本研究では、申請者が提案した劣モジュラ性に基づく枠組みを発展させ、多次元時系列データや物理の多体系、ダイナミカルな系など多様な対象に適用し、個々の系の特性を反映しつつ統一的にコアを定義・抽出できる数理基盤の確立を目指す。