データ駆動型集団ダイナミクス解析のための平均場近似モデルの統計的推測手法の開発

• 研究課題/領域番号: 25K21160
• 研究種目: 若手研究
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 小区分60030:統計科学関連
• 研究機関: 東京大学
• 研究代表者: 仲北 祥悟 東京大学, 大学院総合文化研究科, 特任講師 (80855114)
• 研究期間 (年度): 2025-04-01 – 2028-03-31
• 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); 2027年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円); 2026年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円); 2025年度: 1,690千円 (直接経費: 1,300千円、間接経費: 390千円)
• キーワード: 統計学 / 確率過程 / 集団ダイナミクス

研究開始時の研究の概要

本研究課題は、データ駆動型集団ダイナミクス解析を実現するために、平均場近似モデルを用いた統計的推測の発展を実現する。多数の粒子・主体が相互作用しながら時間発展する集団ダイナミクスは、物理学・生物学・社会科学・ファイナンス・交通・疫学など非常に広い分野で見られる現象である。特に近年の観測技術の発展と、それに伴う利用可能データの増大に伴い、この集団ダイナミクスの多くが平均場近似モデルによって表現されることが発見されている。本研究課題では、先行研究において観測に対して置かれる仮定を緩和すると同時に、より各領域の要請に応える統計的推測を構築し、データ駆動型集団ダイナミクス解析の新しい展開を実現する。