| 講演名 | 2022-01-21 機械学習の手法を用いた力学系の方程式抽出方法の開発 近堂 岬(金沢大), 砂田 哲(金沢大), 新山 友暁(金沢大), |
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| 抄録(和) | 振り子の振動や惑星の軌道，流体の運動など自然現象のほとんどは，一定の規則に従って時間の経過とともに状態が変化する動的システムであり，その背後にはその時間発展を記述する方程式がある．現象を記述する微分方程式を知るには，一般には観測データ以外に前提知識（方程式の形式など）が必要であるが，そのような知識を事前に入手することは困難な場合が多い．そこで，本研究では機械学習の手法を用いて，観測データからその時間発展を記述する力学系の方程式を抽出する手法を提案する．更に，ローレンツ方程式等の基本的な力学系モデルでその有効性を確かめた結果を報告する． |
| 抄録(英) | |
| キーワード(和) | ニューラルネットワーク / 機械学習 / 力学系 / シンボリック回帰 |
| キーワード(英) | |
| 資料番号 | NLP2021-82,MICT2021-57,MBE2021-43 |
| 発行日 | 2022-01-14 (NLP, MICT, MBE) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP / MICT / MBE / NC |
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| 開催期間 | 2022/1/21(から3日開催) |
| 開催地（和） | オンライン開催 |
| 開催地（英） | Online |
| テーマ（和） | NC, ME，MICT，NLP, 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 高坂 拓司(中京大) / 花田 英輔(佐賀大) / 奥野 竜平(摂南大) / 大須 理英子(早大) |
| 委員長氏名（英） | Takuji Kosaka(Chukyo Univ.) / Eisuke Hanada(Saga Univ.) / Ryuhei Okuno(Setsunan Univ.) / Rieko Osu(Waseda Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 常田 明夫(熊本大) / 田中 宏和(広島市大) / 安在 大祐(名工大) / 堀 潤一(新潟大) / 山川 宏(東大) |
| 副委員長氏名（英） | Akio Tsuneda(Kumamoto Univ.) / Hirokazu Tanaka(Hiroshima City Univ.) / Daisuke Anzai(Nagoya Inst. of Tech.) / Junichi Hori(Niigata Univ.) / Hiroshi Yamakawa(Univ of Tokyo) |
| 幹事氏名（和） | 松下 春奈(香川大) / 吉岡 大三郎(崇城大) / 小林 匠(横浜国大) / 石田 開(神奈川県立産業技術総研) / 中村 英夫(大阪電気通信大) / 内部 英治(ATR) / 西田 知史(NICT) |
| 幹事氏名（英） | Haruna Matsushita(Kagawa Univ.) / Daizaburo Yoshioka(Sojo Univ.) / Takumi Kobayashi(Yokohama National Univ.) / Kai Ishida(KISTEC) / Hideo Nakamura(Osaka Electro-Communication Univ) / Eiji Uchibe(ATR) / Satoshi Nishida(NICT) |
| 幹事補佐氏名（和） | 加藤 秀行(大分大) / 横井 裕一(長崎大) / 伊藤 孝弘(広島市立大) / 高林 健人(岡山県立大) / 西川 拓也(国立循環器病研究センター) / 赤澤 淳(明治国際医療大学) / 湯田 恵美(東北大) / 我妻 伸彦(東邦大) / 栗川 知己(関西医科大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hideyuki Kato(Oita Univ.) / Yuichi Yokoi(Nagasaki Univ.) / Takahiro Ito(Hiroshima City Univ) / Kento Takabayashi(Okayama Pref. Univ.) / Takuya Nishikawa(National Cerebral and Cardiovascular Center Hospital) / Jun Akazawa(Meiji Univ. of Integrative Medicine) / Emi Yuda(Tohoku Univ) / Nobuhiko Wagatsuma(Toho Univ.) / Tomoki Kurikawa(KMU) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Healthcare and Medical Information Communication Technology / Technical Committee on ME and Bio Cybernetics / Technical Committee on Neurocomputing |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 機械学習の手法を用いた力学系の方程式抽出方法の開発 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Learning Equation of Dynamical Systems |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ニューラルネットワーク |
| キーワード(2)（和/英） | 機械学習 |
| キーワード(3)（和/英） | 力学系 |
| キーワード(4)（和/英） | シンボリック回帰 |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 近堂 岬 / Misaki Kondo |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 砂田 哲 / Satoshi Sunada |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 新山 友暁 / Tomoaki Niiyama |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 金沢大学(略称：金沢大) Kanazawa University(略称：Kanazawa Univ) |
| 発表年月日 | 2022-01-21 |
| 資料番号 | NLP2021-82,MICT2021-57,MBE2021-43 |
| 巻番号（vol） | vol.121 |
| 号番号（no） | NLP-335,MICT-336,MBE-337 |
| ページ範囲 | pp.39-42(NLP), pp.39-42(MICT), pp.39-42(MBE), |
| ページ数 | 4 |
| 発行日 | 2022-01-14 (NLP, MICT, MBE) |