研究課題
基盤研究(C)
結合振動子系から得られるノード変数の情報から結合係数を推定する力学モデルを提案した。目標軌道と学習後の軌道の差を小さくする学習アルゴリズムに加えて微小なカオス外力を組み合わせることにより，高い精度によるパラメーター推定を実現した。また，流体モデルに対してパラメーター自動調整モデルを提案し，環境に応じて適切なパラメーターが自動的に調整され，安定した流れが自発的に生成される現象を数値的に示した。
応用数学
パラメーターを自動的に調整するアルゴリズムの提案により，ロコモーションの創発機構の数理的理解に貢献できると考えている。また，提案モジュールは自律分散処理によるロボット制御に応用されることが期待される。
