1 0 0 0 アイゼンシュタイン級数の研究
4個以上の楕円保型形式に付随したよい性質をもつディリクレ級数をみつけることは、保型形式の理論において基本的であり、同時に困難な問題としてよく知られている。水本は、ディリクレ級数と限らない一般の級数まで範囲を広げれば、2n個の楕円保型形式からよい性質をもつ級数が得られることを発見した。この級数は新しい特殊関数を含み、解析接続と関数等式を持つ。このような関数を数論的に研究することは現時点では殆どなされていない。今後の研究により未知の性質の解明されることが望まれる。黒川は多重三角関数を構成し、研究した。さらにその発展として、多重三角関数のq-類似、絶対テンソル積、絶対微分、圏のスペクトルを研究した。志賀は境界付きリーマン面が擬等角写像で変形されるとき、境界上の連続関数に対する第1種境界値問題(ディリクレ問題)の解の変動を調べ、パラメータに関する実正則性などを証明した。またリーマン面が退化するときの解の変分についても考察した。辻は随伴直線束の正則切断の拡張定理をsubadjunction theoremの形にまとめて、多重種数の変形不変性の結果を拡張した。またモジュライ空間の準射影性を完全に一般な形で証明した。服部は双曲幾何のディオファントス近似への応用を研究した。中山はlog Hodge理論の研究を行った。主結果はbaseがlog smoothのときのlog Hodge構造のvariationの関手不変性である。またlogアーベル多様体論の研究を行ったが、その解析的理論はほぼまとまり、論文を準備中である。
1 0 0 0 乱流の予測制御と乱流要素渦
乱流要素渦を理解し,それらを工学的に応用することを目的として,宮内は,種々の乱流場の直接数値計算結果から,要素渦の特性が乱流場の種類やレイノルズ数に依存しないこと,高レイノルズ数乱流中ではクラスターを形成することを明らかにした.また,要素渦による微細スケールでのスカラー輸送機構とフラクタル特性を明らかにした.三宅・辻本は,壁乱流の大規模な直接数値計算により,壁近傍場が遠方場とは独立に普遍的性質を持つこと,遠方場は大規模なストリーク構造で特徴づけられることを明らかにするとともに,スパン方向に狭隘な領域の数値実験では横渦しか存在し得ないことを示した.笠木は,壁乱流フィードバック制御システムの実現に向けて,DNSを用いて研究開発を行った.乱流制御のレイノルズ数効果の評価し,実際のアプリケーションにおいても制御効果がほとんど劣化せず,また,円管内乱流でも既存の制御アルゴリズムが有効であることを示し,現在の測定技術でも壁乱流制御が可能である制御アルゴリズムを開発した.また,せん断応力センサ群,壁面変形アクチュエータ群からなる制御システムのプロトタイプを試作・評価を行った.梶島・太田は添加物または壁面操作,圧力勾配などによって変調を受けた乱流場の渦構造を直接数値計算によって調べ,固体粒子群の分布や回転,壁面植毛の効果,空間発展乱流場(拡大・縮小流路)の影響を要素渦の視点から明らかにした.店橋は,高レイノルズ数一様等方性乱流の直接数値計算結果から乱流要素渦の階層構造及びスケール間のエネルギー輸送機構を明らかにするとともに,SGSモデルの評価を行った.
1 0 0 0 遠隔操作型人道的地雷探査除去ロボットシステムの開発
- 著者
- 広瀬 茂男 PAULO Cesar Debenest
- 出版者
- 東京工業大学
- 雑誌
- 特別研究員奨励費
- 巻号頁・発行日
- 2005
2006年の11月から2007年の1月の間、我々のロボットは、カンボジアでテストを行った。カンボジアの組織CMACが、シュリムアップ近くの実験場を供給してくれた。ここでは、位置の認識できるところ(キャリブレーション地区)と位置のわかっていない地区(テスト地区)とに地雷が埋められていた。クロアチアとの実験とは異なり、我々自身ではロボットは使用せず、現地作業員に操作方法を教え、我々は技術的問題の補助を行った。トレーニングの期間、我々の部隊は、キャリブレーション地区でテストを行い、ソフトと機構上の調整をおこなった。クロアチアでの実験以降に改良した点は、ペンキとプラスチック円盤を用いたマーキング機構を追加したところであり、両者とも良好に動いた。GPSデータを用いた地図座標の取り入れ機構も導入し、1cmの精度で計測できた。操作者と評価者の為のユーザーインタフェースの改良も行った。言語の違いとコンピュータ操作の不足があったが、現地作業員は、操作手順を早く習得し、簡単な問題点は、自分達で解決することができた。カンボジアでは、2つのロボットを同時に操作させる事も行った。それぞれのロボットは、金属探知機および、GPRを装備した二種類がある。マーキングも別々のものを装備した。第一次実験の結果から、金属探知機のみを装置したロボットが人間作業者よりも早く作業をすることができた。地雷を間違って認識することは特別な状況以外はなかった。金属探知機を、GPR機を装備したロボットはGPRの検出速度の制限からスピードは、はるかに遅かった。また地雷検出能力も高くはなかった。GPRデータは、岩石等と地雷を判別する事ができなかった。我々は現在、核磁気共鳴型装置を用いたセンサーで火薬そのものを検出するセンサーを開発中である。センサーは、今迄のものよりもはるかに重いため、新しいマニュピュレーターを作る必要がある。現在、その実験は大阪大学にて実施している途中である。
1 0 0 0 OA ウィキペディアのモデル化に基づく解説型テキストの自動生成
1 0 0 0 OA 日本語学習者誤用コーパスを利用した作文システムの開発
1 0 0 0 OA レトリカルデータベースシステムの構築による計量的修辞分析手法の確立
聖書など古典テキストに特徴的に見られる、構造的な記述(キアスムス、パラレリスムスなど)を科学的に分析するための基盤を構築した。まず個々の構造を納めるためのデータ構造を設計しソフトウェアを開発した。次に聖書の構造的な記述を(旧約39巻、新約27巻、旧約続編11巻の、約1500の構造と約7700の対応テキスト箇所の対)を分析し、データベースに納めた。また分析結果が妥当かを統計的に判定するためのプログラムを開発した。得られたテキスト中の構造のリストはホームページ上(http://www.valdes.titech.ac.jp/~h_murai/bible/bible.html)で公開している。
1 0 0 0 不確実情報からの知識合成
PRISMは将棋の戦略や文章の曖昧性の解決といった複雑な確率事象を表現し、事象の分布の統計的パラメータをデータから自動的に学習する能力を持つ、世界的に見てもユニークなプログラミング言語である。今年度は確率的モデリング言語としての能力を更に強化するため、様々な改良を行い、PRISM1.11として公開した。PRISM1.11では、(1)PRISMの探索部分の実装言語であるB-Prologの最新バージョンであるB-Prolog7.0との統合を行い、メモリ効率を向上させた。(2)並列EM学習が行えるようになった。確率文脈自由文法のパラメータ学習ではCPU数にほぼ比例して数十倍の速度向上がみられた。(3)決定性のアニーリング方式に基づいたEM学習が利用できるようにした。これはEM学習の局所解の問題を避けるのに効果が期待できる。(4)N-viterbiアルゴリズムを実装し、上位N個のビタビ解を求められるようにした。(5)次に述べるようにベイズ的学習法である変分ベイズ学習法を実装した。確率モデリングでは通常最尤推定に基づくパラメータ学習を行うが、PRISMでは新たにパラメータにディリクレ分布を事前分布として導入し、ディリクレ分布のハイパーパラメータを変分ベイズ学習により学習出来るようにした。そのためPRISM用の変分ベイズ学習アルゴリズムを導出し、実装した。PRISMの変分ベイ学習は従来知られていた隠れマルコフモデルや確率文脈自由文法をはるかに越える範囲の変分ベイズ学習を可能にしており、例えば、バイオフィフォマティクスで使われるプロファイル隠れマルコフモデルの変分ベイズ学習が可能になった。