| 研究課題/領域番号 |
25870260
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 研究機関 | 富山大学 |
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研究代表者 |
池本 有助 富山大学, 大学院理工学研究部(工学), 助教 (10377822)
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| 研究期間 (年度) |
2013-04-01 – 2016-03-31
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| キーワード | ネットワーク / ロバストネス / モジュラリティ |
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| 研究概要 |
ノイズに対するロバスト性の向上が，制御ネットワークモジュラリティを上昇させ ることを，線形適応制御システムの枠組みで数理的に明らかにした．さらに，これを非線形に拡張し，非線形システムにおけるネットワークモジュラリティ形成理論を考察する枠組みを，計算機シミュレーションと数理解析とインタラクティブに遂行して調査した，モデルでは，非線形関数であるシグモイド関数および遺伝子発現モデルで使用されるHill関数に注目し，ノイズに対するロバストネスとネットワークモジュラリティの生成に関して調査した．ここでは，ノイズとしてガウス分布を有する確率変数を導入した．
具体的には，これまでの当該研究における解析手法の枠組みをそのまま援用し，ネットワークモジュラリティ形成を実現する擾乱（ノイズ・故障）の場所を特定し，それらの大きさ（分散値・ 頻度）との関係を数理的に明らかにした．これまでの研究で，様々な箇所から混入するノイズ入力から出力までの伝達関数のパワースペクトル行列をもとめた後，それから得られる出力分散値の大きさを適応制御の評価関数 に取り入れた，この手法を非線形システムでも適用可能にするために，ノイズが微量であるという仮定を導入し，定点周りでのテイラー展開を施し線形近似して解析を行った．
これらの研究結果は，線形制御理論の枠組みにおいて，ノイズに対するロバストネスがネットワークモジュラリティの生成することを示しており，また，今後のスマートグリッド設計に必要な知見を得た．
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| 現在までの達成度 (区分) |
現在までの達成度 (区分)
2: おおむね順調に進展している
理由
当初の研究計画に沿った結果が得られている．
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| 今後の研究の推進方策 |
これまでに得られたネットワークモジュラリティ生成理論を，送電モジュラリティネットワーク設計手法に適用する．しかしながら，ネットワークモジュラリティ生成（進化）に関して，新たな重要な新たな知見を得られたため，それに関しても調査を進める予定である．
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| 次年度の研究費の使用計画 |
国際会議への発表が遅れているため．
翌年度に国際会議への発表を行う．
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