| 研究実績の概要 |
自然界には動的要素が非一様に相互作用して外乱に対して安定に機能するシステムが多く存在する． 例えば，細胞内における生化学反応や遺伝子発現では多数の機能分子が関与していながら安定なダイナミクスが創出されている．また，神経網も特別な結合構造を形成して安定に情報処理を行っている． 本研究は，所与された機能を実現するようにネットワーク型力学系の設計を行い，結合網構造と熱力学的特性の関係性からノイズや環境変動に抗して頑健なダイナミクスを出現させる数理構造を探求した．
ノイズや環境変化にたいして頑健に与えられた機能を創発するネットワー ク型力学系のアルゴリズムとしてマルコフ連鎖モンテカルロ法は有用な手法であることを見出した．要素力学系を位相振動子とし外部ノイズに抗して頑健に同期する結合網を具体的に設計し，熱力学的特性を明らかにし，論文 Tatsuo Yanagita and Takashi Ichinomiya, “Thermodynamic characterization of synchronization-optimized oscillator networks”, Physical Review E, 90, 062914-062924 (2014)で報告した．
また，研究分担者である中尾（東工大）とともに興奮性神経束の同期現象の数値・理論的解析を行い同期特性と明らかにし，その成果は論文 Hiroya Nakao, Tatsuo Yanagita and Yoji Kawamura, “Phase-Reduction Approach to Synchronization of Spatiotemporal Rhythms in Reaction-Diffusion Systems”, Physical Review X, 4, 021032-021055 (2014)として結実した．
また，これらの知見で得られたマルコフ連鎖モンテカルロ法の力学系の設計への応用として，外部を自律的に感知するシステムを設計しその有用性を示し，論文 Tatsuo Yanagita, “Design and Dynamics of Active-Touch Sensory Model”, Advances in Cognitive Neurodynamics (III), 583--589 (2013)として報告した．
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