2014 Fiscal Year Annual Research Report
大規模な点事象時系列に階層ネットワークを適合させる状態空間法の構築
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26280007
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| Research Institution | Kyoto University |
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Principal Investigator |
篠本 滋 京都大学, 理学研究科, 准教授 (60187383)
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| Project Period (FY) |
2014-04-01 – 2019-03-31
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| Keywords | 時系列解析 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
マルチ計測されたスパイク時系列データからニューロン間の結合を推定する研究について，これまでにもcross correlation 法と一般化線型モデルGLMによる方法を吟味して結合強度に応じてどの程度の時間，スパイク列を計測すれば結合の存在を統計的に決定できるかについての考察を進め，学会発表も行った．準備的解析の結果，たとえば0.1mV の興奮性シナプス後電位の結合の推定には1000 秒程度のスパイク計測が必要とされる，という結論が得られつつある．この結果は，観測者はこのレベルの結合については10 分より短い時間スケールの構造変化をとらえることは出来ない，ということを意味する．ただし，各結合の変動は検知できなくとも集団としての変化を検知できる余地はあるので，そのような検知がどのような条件で可能になるのかという問題は理論的のみならず実践的にも重要になる．
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
研究は順調に進んで学会発表の段階まで進んでいる．シミュレーションの解析も開始されている．神経コーディングの論文，再帰性ネットワークダイナミクスについての論文が各々国際誌Physical Review Eに出版された．
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| Strategy for Future Research Activity |
予定通り研究をすすめて結合推定の研究を論文にまとめていく．ネットワークの階層構造を調べる研究については準備を進める．
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