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 34件中 1~20件目  /  [次ページ]  
研究会 発表日時 開催地 タイトル・著者 抄録 資料番号
QIT
(第二種研究会)
2023-12-17
17:30
沖縄 沖縄科学技術大学院大学
(ハイブリッド開催,主:現地開催,副:オンライン開催)
[ポスター講演]動的モード分解を用いた量子開放系のダイナミクスのスペクトル解析
加藤 譲公立はこだて未来大)・中尾裕也東工大
動的モード分解(Dynamic Mode Decomposition, DMD)は、複雑な力学系の推定、予測、制御のため... [more]
NLP 2022-08-02
11:15
ONLINE オンライン開催 [招待講演]Koopman作用素論に基づく力学系の次元縮約と非線形リズムへの応用
中尾裕也東工大NLP2022-31
Koopman作用素論に基づく非線形力学系の次元縮約法と,その非線形リズム現象への応用について紹介する.近年注目されてい... [more] NLP2022-31
pp.24-26
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-22
10:55
ONLINE オンライン開催 非線形振動子の引き込み現象における大域的な位相分布生成のための最適化
加藤 譲中尾裕也東工大NLP2021-100 MICT2021-75 MBE2021-61
本稿では,位相縮約理論と非線形計画法に基づいて,周期入力と振動子との同期現象において,大域的な位相分布を制御するための周... [more] NLP2021-100 MICT2021-75 MBE2021-61
pp.125-128
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-22
11:20
ONLINE オンライン開催 有色非ガウスノイズを受ける時間遅れシステムの応答解析 ~ 時間遅れ項に関するテイラー展開近似の妥当性検証 ~
福島英人山口郁博土田崇弘中尾裕也東工大NLP2021-101 MICT2021-76 MBE2021-62
風荷重や地震波を受ける構造物の制振といった制御工学的な観点,あるいは,てんかん発作やパーキンソン病など,神経系の発作を抑... [more] NLP2021-101 MICT2021-76 MBE2021-62
pp.129-134
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-23
09:50
ONLINE オンライン開催 位相・振幅縮約理論を用いた強入力下における注入同期の安定化
高田翔平加藤 譲中尾裕也東工大NLP2021-121 MICT2021-96 MBE2021-82
周期外力に振動子が同期する注入同期現象は, 概日リズムや電気回路など様々な場所で観察される普遍的な現象である. 周期外力... [more] NLP2021-121 MICT2021-96 MBE2021-82
pp.231-236
NLP, MICT, MBE
(共催)
NC
(併催) [詳細]
2022-01-23
10:15
ONLINE オンライン開催 多項式回帰を用いた時系列データからのリミットサイクル振動子の位相・振幅関数の推定
名村憲尚中尾裕也東工大NLP2021-122 MICT2021-97 MBE2021-83
実世界には様々な非線形リズム現象があり,その中にはリミットサイクル振動子として数理モデル化される現象が数多くある.
弱... [more]
NLP2021-122 MICT2021-97 MBE2021-83
pp.237-242
QIT
(第二種研究会)
2021-11-30
13:30
ONLINE オンライン開催 [ポスター講演]連続測定を用いた量子非線形振動子の同期解析
安達雄飛加藤 譲中尾裕也東工大
本研究では,量子連続測定を用いて,量子 van der Pol 振動子と調和外力との量子同期現象を解析する。量子連続測定... [more]
CAS, NLP
(共催)
2021-10-14
13:25
ONLINE オンライン開催 多項式回帰を用いた時系列データからのリミットサイクルの位相関数の推定
名村憲尚中尾裕也東工大CAS2021-23 NLP2021-21
実世界には様々な非線形リズム現象があり,その中にはリミットサイクル振動子として数理モデル化される現象が数多くある.
弱... [more]
CAS2021-23 NLP2021-21
pp.35-38
QIT
(第二種研究会)
2021-05-24
13:30
ONLINE オンライン開催 [ポスター講演]量子連続測定とフィードバック制御を用いた量子同期強度の向上}
加藤 譲中尾裕也東工大
 [more]
QIT
(第二種研究会)
2018-11-26
10:10
東京 東京大学 量子散逸系の同期現象に対する半古典近似を用いた位相縮約理論の定式化
加藤 譲中尾裕也東工大
位相縮約理論は、弱い摂動を受けたリミットサイクル振動子のリズム現象を解析するための、標準的な理論である。本研究で我々は、... [more]
IN, CCS
(併催)
2018-08-01
14:00
北海道 きたゆざわ 森のソラニワ [招待講演]ネットワーク結合力学系の集団リズムの位相記述と同期現象
中尾裕也東工大CCS2018-25 IN2018-12
相互作用する動的な素子からなるネットワークの示す集団リズムは、心臓の拍動や同期した電力系統のように、実世界において重要な... [more] CCS2018-25 IN2018-12
pp.1-6
CCS 2017-11-09
16:00
大阪 大阪大学 振動対流の相互同期とその最適化
河村洋史海洋研究開発機構)・中尾裕也東工大CCS2017-26
振動対流状態にあるHele-Shaw セルの相互同期を研究する.振動対流の位相縮約法を用いて,振動対流が相互作用により同... [more] CCS2017-26
pp.29-34
NLP 2017-03-15
09:55
青森 ねぶたの家 ワ・ラッセ(青森市) 非線形振動子の安定な相互同期のための結合行列の最適化
渡邊暢浩白坂 将東工大)・河村洋史海洋研究開発機構)・中尾裕也東工大NLP2016-120
近年,周期外力により単一の振動子を注入同期させる際の外力の最適化について研究が行われているが,複数の振動子を相互同期させ... [more] NLP2016-120
pp.75-77
NLP 2017-03-15
10:20
青森 ねぶたの家 ワ・ラッセ(青森市) 一般化位相縮約法による強く結合した振動子系の同期解析
紅林 亘青森大)・白坂 将中尾裕也東工大NLP2016-121
従来の位相縮約法の適用は摂動が弱い場合に限られたが,一般化位相縮約法[W. Kurebayashi et al., Ph... [more] NLP2016-121
pp.79-80
CCS 2016-11-04
13:55
京都 京都産大むすびわざ館 アクティブな蝸牛モデルを用いた二音抑圧の解析
大内将記中尾裕也東工大CCS2016-34
蝸牛のもつ音増幅作用(能動過程)はHopf分岐点近傍のダイナミクス(Hopf振動子)で表現できることが報告され,Hopf... [more] CCS2016-34
pp.23-24
CAS, NLP
(共催)
2016-10-28
13:50
東京 日立中央研究所 一般化位相モデルに基づいた自励振動子のシステム同定
佐藤孝之青森大)・白坂 将中尾裕也東工大)・紅林 亘青森大CAS2016-57 NLP2016-83
我々が提案した一般化位相モデル[W. Kurebayashi et al., Phys. Rev. Lett., 201... [more] CAS2016-57 NLP2016-83
pp.103-106
CCS, NLP
(共催)
2016-06-13
11:30
東京 機械振興会館 カーネル化された動的モード分解法のための最適なパラメータ決定法
紅林 亘青森大)・白坂 将中尾裕也東工大NLP2016-21 CCS2016-4
動的モード分解(DMD)法と呼ばれる,力学系理論に基づいた新しいモード分解法が注目されている.このDMD法のカーネル法に... [more] NLP2016-21 CCS2016-4
pp.13-14
CCS 2015-11-09
15:30
京都 京都大学稲盛財団記念館3階大会議室(鴨川沿) 振動子ネットワークの共通ノイズ同期とその最適化
河村洋史海洋研究開発機構)・中尾裕也東工大CCS2015-53
完全位相ロック状態にある振動子ネットワークを複数用意する.異なるネットワーク間には相互作用が存在しない状況において,各ネ... [more] CCS2015-53
pp.47-51
NLP, CCS
(共催)
2015-06-11
14:00
東京 早稲田大学 融合粒子フィルタによるネットワーク結合力学モデルのデータ同化
渡邉英太郎白坂 将中尾裕也東工大NLP2015-48 CCS2015-10
ネットワーク結合力学系モデルの未知パラメータを観測データから推定する手法として,融合粒子フィルタを用いる手法を提案する.... [more] NLP2015-48 CCS2015-10
pp.55-60
NLP 2014-12-03
14:50
東京 京都大学 東京オフィス 二次の位相モデルによる発振回路のロバストな同期現象解析
紅林 亘白坂 将中尾裕也東工大NLP2014-103
自励振動子の同期現象を解析する際に,位相モデルと呼ばれる単純なモデルがこれまで重要な役割を演じてきた.最近,我々は強い入... [more] NLP2014-103
pp.23-27
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