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| 講演名 | 2018-06-08 09:45 カオス的遍歴時系列データのテンソル分解解析の試み ○荒井貴光・青柳富誌生（京大）  NLP2018-29 CCS2018-2 |
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| 抄録 | （和） | fMRIにより計測される安静時の脳活動時系列データから時空間情報を抽出する手法の一つとしてテンソル分解が用いられる。テンソル分解による解析では脳の活動パターンと時間依存する重みの時系列の組が複数個得られる。脳の状態は活動パターンの重み付きの和によって表現される。このときダイナミクスは複数の活動パターン間の遷移として解釈できる。脳の活動はカオスの性質を有してアトラクター痕跡間を巡回するカオス的遍歴によって理解できるとする見方があり、ここではアトラクター痕跡は活動パターンに対応している。テンソル分解は脳のダイナミクスをアトラクター痕跡間の遷移に着目して再記述していると解釈できる。 ただし、実際には脳の活動がカオス的遍歴であるかは明らかにされてはいない。そこで本研究では、カオス的遍歴を示す典型的な力学系の時系列データのテンソル分解を行い、系に一般的に見られる性質の解析を試みる。 |
| （英） | Tensor decomposition is a typical method for analyzing resting-state BOLD signals. This method can decompose the observed spatiotemporal brain activity into time-independent spatial patterns with their time-dependent weights. Brain activity can be then regarded as transition among these spatial patterns. Some experimental results suggest that brain activity is chaotic itinerancy, which means chaotic transition among attractor-ruins. Tensor decomposition is expected to describe brain activity as transition among attractor-ruins, which correspond to the time-independent spatial patterns. From experimental time series data, however, there is no way to determine whether the dynamics exhibit chaotic itinerancy or not. Hence, in search of properties indicating chaotic itinerancy, we apply tensor decomposition to multi-dimensional time-series data generated from a simple mathematical model and examine the resultant tensor decomposition. | |
| キーワード | （和） | カオス的遍歴 / テンソル分解 / 力学系 / ミルナーアトラクター / / / / |
| （英） | Chaotic itinerancy / Tensor decomposition / Dynamical system / Milnor attractor / / / / | |
| 文献情報 | 信学技報, vol. 118, no. 76, CCS2018-2, pp. 7-12, 2018年6月. | |
| 資料番号 | CCS2018-2 | |
| 発行日 | 2018-06-01 (NLP, CCS) | |
| ISSN | Print edition: ISSN 0913-5685 Online edition: ISSN 2432-6380 | |
| 著作権に ついて |
技術研究報告に掲載された論文の著作権は電子情報通信学会に帰属します．(許諾番号：10GA0019/12GB0052/13GB0056/17GB0034/18GB0034) | |
| PDFダウンロード | NLP2018-29 CCS2018-2 |
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| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP CCS |
| 開催期間 | 2018-06-08 - 2018-06-10 |
| 開催地（和） | 京都テルサ |
| 開催地（英） | Kyoto Terrsa |
| テーマ（和） | 同期，ネットワーク，一般 |
| テーマ（英） | Synchronization, Networks, etc |
| 講演論文情報の詳細 | |
| 申込み研究会 | CCS |
| 会議コード | 2018-06-NLP-CCS |
| 本文の言語 | 日本語 |
| タイトル（和） | カオス的遍歴時系列データのテンソル分解解析の試み |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Application of tensor decomposition to chaotic itinerancy time series |
| サブタイトル（英） | |
| キーワード(1)（和/英） | カオス的遍歴 / Chaotic itinerancy |
| キーワード(2)（和/英） | テンソル分解 / Tensor decomposition |
| キーワード(3)（和/英） | 力学系 / Dynamical system |
| キーワード(4)（和/英） | ミルナーアトラクター / Milnor attractor |
| キーワード(5)（和/英） | / |
| キーワード(6)（和/英） | / |
| キーワード(7)（和/英） | / |
| キーワード(8)（和/英） | / |
| 第1著者 氏名（和/英/ヨミ） | 荒井 貴光 / Takahiro Arai / アライ タカヒロ |
| 第1著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
| 第2著者 氏名（和/英/ヨミ） | 青柳 富誌生 / Toshio Aoyagi / アオヤギ トシオ |
| 第2著者 所属（和/英） | 京都大学 (略称： 京大) Kyoto University (略称： Kyoto Univ.) |
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| 講演者 | 第1著者 |
| 発表日時 | 2018-06-08 09:45:00 |
| 発表時間 | 25分 |
| 申込先研究会 | CCS |
| 資料番号 | NLP2018-29, CCS2018-2 |
| 巻番号（vol） | vol.118 |
| 号番号（no） | no.75(NLP), no.76(CCS) |
| ページ範囲 | pp.7-12 |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2018-06-01 (NLP, CCS) |
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