著者
合原 一幸 村重 淳
出版者
The Robotics Society of Japan
雑誌
日本ロボット学会誌 (ISSN:02891824)
巻号頁・発行日
vol.15, no.8, pp.1098-1103, 1997-11-15 (Released:2010-08-25)
参考文献数
5
著者
石山 一樹 合原 一幸 鈴木 秀幸
出版者
Institute of Industrial Science The University of Tokyo
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.68, no.3, pp.251-255, 2016-05-01 (Released:2016-05-30)
参考文献数
5

今後,再生可能エネルギーによる発電の割合が増加した場合,電力会社は不安定な発電量に応じて電力価格を調整することで,需要量を制御することが考えられる.一方で,このような価格の調整により,過度な需要の集中が一定の確率で発生することを示す数理モデルが最近提案されている.本研究では,このモデルに少し変更を加えることで,こうした現象がどれだけロバストに現れるものなのかを調べ,価格が正規分布やランジュバン方程式に従う場合には,ある程度の変更を与えても普遍的に見られる性質であることを示した.また,需要の分布の理論的解析を行い,その結果が数値実験とよく一致することを確認した.
著者
西川 功 合原 一幸
出版者
日本学術会議 「機械工学委員会・土木工学・建築学委員会合同IUTAM分科会」
雑誌
理論応用力学講演会 講演論文集 第58回理論応用力学講演会
巻号頁・発行日
pp.117, 2009 (Released:2009-10-22)

結合位相振動子系である蔵本モデルにおいて、素子数が有限の場合にはカオスが起こる[O. V. Popovych et al., 2005]。同様に、他の位相振動子、リミットサイクル振動子、カオス振動子のそれぞれの結合系においてもカオスが起こる。このように、結合振動子系におけるカオスは普遍的な現象である。 我々は、蔵本モデルにおけるカオスを調べる。同期現象の時刻tにおけるオーダーパラメータR(t)の時刻0からtまでの時間積分LR(t)は、区間[0, t]における同期の強さを表わす。LR(t)は拡散を示し、その拡散係数はクラスターの形成に伴いピークを持つことが分かった。
著者
中岡 慎治 滝 久雄 合原 一幸
出版者
東京大学生産技術研究所
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.62, no.3, pp.235-240, 2010-05-01 (Released:2010-09-22)
参考文献数
20

本研究解説では,免疫学における定量数理モデルを用いた研究の紹介を通じて,理論免疫学(theoretical immunology)分野における最近の研究動向についてレビューする.続いて,各研究グループによって独立に構築されてきた数理モデルを横断的に検討し,それら数理モデル間に共通性・類似性が存在することを示す.
著者
萩原 直洋 塚田 稔 合原 一幸
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング
巻号頁・発行日
vol.96, no.584, pp.183-188, 1997-03-18

実際の生理実験結果によれば、海馬神経回路の可塑性は時空間パターンに依存しニューロン間結合荷重が変化する事が知られている。海馬は外界の時間的・空間的情報を一つの文脈として一時的に保持する短期記憶の場所と言われている。ニューロン間の結合の重み(荷重)を変える事(学習則)によって、その情報は神経回路の荷重空間に一時的に貯えられる。本研究では、海馬の短期記憶のモデルとして単純な一層全結合のニューラルネットを用いた。入力は順序の組合わせの異なる時空間系列パターンとし、学習則に関しては、海馬CA1回路の長期増強(LTP)のデータに基づき、事象の生起の一致性と時間的履歴現象を考慮して提案された塚田らの時空間学習則とHebb則およびHebb則の時間への拡張則とする。これらの学習則による出力パターン分離機能をハミング距離を比較する事によって評価した。この結果、塚田らの時空間学習則は最も優れている事が明らかとなった。
著者
岡島 弘明 合原 一幸
出版者
Institute of Industrial Science The University of Tokyo
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.68, no.3, pp.265-269, 2016-05-01 (Released:2016-05-30)
参考文献数
10

様々な数式によって自然現象は表される.中でも偏微分方程式は,複雑な現象を記述することで知られている.未知な現象を解明するためには,このような数学を用いた数理モデルによる解析が重要である.前立腺がんは未知な部分が多く,様々な治療が提案されているが,万人に有効な療法はまだ確立されていない.本稿では,前立腺がんについての数理的な手法を用いた研究のうち,特に偏微分方程式を用いた数理モデルについて紹介する.
著者
寳来 俊介 合原 一究 合原 一幸
出版者
東京大学生産技術研究所
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.59, no.2, pp.106-109, 2007 (Released:2007-03-29)
参考文献数
11
被引用文献数
1

2匹のオスのニホンアマガエル(Hyla japonica)が鳴き声を介して相互作用する発声行動において観測された音声データに関して,音声編集ソフトウェアAudacityを用いた時系列解析を行なった.特に,2匹のカエルの鳴き声を記録した単一の時系列データから,それぞれのカエルに対応する発声データを抽出し,2匹の発声の時間間隔および相互の発声の関係性について定量的に解析を行った.今回の解析により,2匹のカエルが位相差1.11πというほぼ位相が反転した状態で同期して交互に鳴いていることが明らかになった.[本要旨はPDFには含まれない]
著者
城 真範 合原 一幸
出版者
Institute of Industrial Science The University of Tokyo
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.68, no.3, pp.233-234, 2016-05-01 (Released:2016-05-30)
参考文献数
3

本報告では実数値a のβ進数展開についての数値計算を行った.その結果,a によらず,βの変化に応じて各整数の出現割合が自己相似的に変化することを示した.2<β<3 の場合,数値1 と2 が同数出現するβはβ-2=0,(β-2)β-2=0,((β-2)β-2)β-2=0,…の解で与えられる.
著者
佐瀬 巧 北城 圭一 合原 一幸
出版者
東京大学生産技術研究所
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.65, no.3, pp.325-328, 2013-05-01 (Released:2013-09-06)
参考文献数
8

脳波におけるフラクタル解析がどのような特徴を捉えるのかは,いまだ明らかではない.本研究では,脳波をフラクタルの視点から詳細に解析することにより,フラクタル構造の特徴をより詳しく理解することを目的とする.脳波を各周波数帯域に分解し,どの要素がフラクタル構造の基軸となっているのかを解析した結果,ガンマ波がフラクタル構造の根幹をなす主要な情報であることが示された.更に,この結果により,ガンマ波だけでフラクタル構造を再現できる時間帯とそうではない時間帯とに選り分けることが可能になったので,他の帯域がガンマ波に混ざったりガンマ波から分離したりする脳波モデルを提案することが可能となる.
著者
高橋 純 増田 尚美 山田 泰司 合原 一幸
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 (ISSN:09135707)
巻号頁・発行日
vol.82, no.10, pp.1664-1667, 1999-10-25
参考文献数
2

GumowskiとMiraの写像に関して,その解が状態空間においてロジスティック写像の分岐図のような振舞いを示すパラメータ値を発見した.そのモデルを構成して,この現象の仕組みの解析を行い,併せて,力学系の時間発展を追跡し,この現象が過渡的であることを確認した.
著者
中川 拓麻 奥 牧人 合原 一幸
出版者
東京大学生産技術研究所
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.68, no.3, pp.271-274, 2016-05-01 (Released:2016-05-30)
参考文献数
8

近年,力学系理論を用いて複雑システムの急激な転移の予兆を事前に検出する動的ネットワークマーカー(Dynamical Network Marker: DNM)の手法が発展しつつある.本研究では,複雑ネットワーク構造を持つ数理モデルを構築してその有効性の解析を行った.これに際して,転移の予兆として従来考えられていた性質の一部は,現実的には多くの場合成立しないことを指摘し,手法の修正を行った.数値解析の結果,システムの性質に応じてDNM を適切に選ぶことで,幅広いシステムにおいて転移の予兆検出が可能であることが示唆された.
著者
永田 基樹 藤原 直哉 西川 功 田中 剛平 鈴木 秀幸 合原 一幸
出版者
東京大学生産技術研究所
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.65, no.3, pp.295-299, 2013-05-01 (Released:2013-09-06)
参考文献数
16

東日本大震災以降,電力の安定供給は重要な課題として注目を集めている.安定性の理解のためには数理モデルの解析が必要であるが,詳細なモデルは数理的な解析が容易ではないため,現象の本質を抽出した簡潔なモデルが必要である.本研究では,東日本の送電網の接続関係を用いて,周波数同期のダイナミクスを位相モデルによって記述した.本モデルにおいて,安定供給のためには同期した定常状態の実現が必要であるが,そのための結合強度の閾値を求めた.また,周波数同期に寄与している送電線を特定し,同期への寄与の大きさについて考察した.
著者
田村 浩人 河野 崇 合原 一幸
出版者
Institute of Industrial Science The University of Tokyo
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.70, no.3, pp.183-185, 2018-05-01 (Released:2018-05-30)
参考文献数
11

近年,深層ニューラルネットワーク(deep neural network, DNN) が機械学習分野で関心の中心にあり,一方でカオスニューロンモデル及びカオスニューラルネットワーク(chaotic neural network, ChNN) が計算論的神経科学や非線形科学において注目を集めている.しかし,深層のChNN に関する研究は未だない.このギャップを埋めるべく,本稿ではReLU(rectifier linear unit) カオスニューロンモデルを提案する.これはReLU を活性化関数として用いるDNN を,ChNN に拡張する際に必要となる.さらに,ReLU の単純さにも関わらず,単一のReLU カオスニューロンでも動的に変化する出力を生成できることを示す.
著者
鈴木 政伸 ケビン ジュッド 合原 一幸 小谷 誠
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会論文誌. A, 基礎・境界 (ISSN:09135707)
巻号頁・発行日
vol.76, no.8, pp.1177-1184, 1993-08-25
被引用文献数
14

本論文では,動径基底関数(Radial Basis Function:RBF)ネットワークによるRBI(Radial BasisInterpolation)法を用いて非線形写像を近似する問題を考察する.はじめに近似誤差のみを評価関数とした従来のstandard-RBI法を改良するために,近似誤差に新たに関数の滑らかさの項を加えた評価関数を用いるsmoothing-RBI法を提案する.次にカオスダイナミクスを有するロジスティック写像を例にして,smoothing-RBI法による非線形写像の近似および決定論的カオス時系列データの予測を行い,smooting-RBI法がstandard-RBI法と比較して優れていることを示す.
著者
奥 牧人 合原 一幸
出版者
東京大学生産技術研究所
雑誌
生産研究 (ISSN:0037105X)
巻号頁・発行日
vol.65, no.3, pp.319-323, 2013-05-01 (Released:2013-09-06)
参考文献数
25

本稿では,脳の計算原理を理解する上で近年注目されているベイズ推論の考え方を紹介し,これを用いて脳における二種類の計算(入力に関する計算と出力に関する計算)が統一的に捉えられる可能性があることを説明する.また,これら二種類の計算を,動的ベイジアンネットワーク上の確率推論として定式化した数理モデルについて紹介する.この数理モデルは,出力計算におけるベイズの定理の意味など,脳型情報処理システムの工学的実現にも有用な理論的基礎を与える.
著者
木脇 太一 牧野 貴樹 合原 一幸
出版者
一般社団法人電子情報通信学会
雑誌
電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 (ISSN:09135685)
巻号頁・発行日
vol.112, no.279, pp.103-106, 2012-10-31

Restricted Boltzmann Machine(RBM)の過学習問題を緩和するために隠れ変数のエントロピーを正規化項として用いる学習手法を提案する.従来のRBMには不要な複雑性を取り除くための機構が欠如していたため,データの複雑性に関係なく必要以上に複雑な表現を学習してしまう,いわゆる過学習が問題となっていた.本手法ではデータに合わせて最適なRBMの複雑性が動的に調節される,いわゆるモデル選択をRBM上に実現する.本稿ではこの正則化項に基づく学習アルゴリズムを統計力学の手法を用いて導出する.