| 講演名 | 2015-06-11 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(東工大), 白坂 将(東工大), 中尾 裕也(東工大), |
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| 抄録(和) | 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．ネットワーク結合力学系の例として，動物のリズミックな歩容パターンを生成するCPG（Central Pattern Generator）と呼ばれる脊髄内の神経ネットワークの数理モデルを考える．Golubitskyらが提案したCPGの結合振動子モデルによるシミュレーション結果を観測データとし，融合粒子フィルタを用いて同モデルのパラメータ推定を行った．その結果，代表的な歩容パターンに対応するパラメータの組を推定できることを確認した．また，同じ歩容パターンを生成する異なるパラメータの組を発見する場合もあった．パラメータによっては，システムノイズが大きい方がより容易に推定できる状況があることも述べる． |
| 抄録(英) | We propose a method to estimate unknown parameters of coupled dynamical systems from observed data using a merging particle filter. As an example, we consider a mathematical model of CPG (Central Pattern Generator) that generates rhythmic gait patterns in the spinal cord of animals. Using the data obtained by simulating a coupled-oscillator model proposed by Golubitsky et al., we estimate the parameters of the model. We confirmed that the merging particle filter can successfully estimate most of the parameters of representative gate patterns. In some cases, different parameter sets that generate the same gait patterns were found. We also discuss that some of the parameters can be more easily estimated when the system noise is stronger. |
| キーワード(和) | ネットワーク結合力学系 / データ同化 / 融合粒子フィルタ / CPG |
| キーワード(英) | networks / coupled dynamical systems / data assimilation / merging particle filter / CPG |
| 資料番号 | NLP2015-48,CCS2015-10 |
| 発行日 | 2015-06-04 (NLP, CCS) |
| 研究会情報 | |
| 研究会 | NLP / CCS |
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| 開催期間 | 2015/6/11(から2日開催) |
| 開催地（和） | 早稲田大学 |
| 開催地（英） | Waseda Univerisity |
| テーマ（和） | 一般 |
| テーマ（英） | |
| 委員長氏名（和） | 神野 健哉(日本工大) / 関屋 大雄(千葉大) |
| 委員長氏名（英） | Kenya Jinno(Nippon Inst. of Tech.) / Hiroo Sekiya(Chiba Univ.) |
| 副委員長氏名（和） | 藤坂 尚登(広島市大) / 坪 泰宏(立命館大) / 若宮 直紀(阪大) |
| 副委員長氏名（英） | Naoto Fujisaka(Hiroshima City Univ.) / Yasuhiro Tsubo(Ritsumeikan Univ.) / Naoki Wakamiya(Osaka Univ.) |
| 幹事氏名（和） | 長谷川 幹雄(東京理科大) / 和田 昌浩(甲南大) / 荒井 伸太郎(香川高専) / 鳥飼 弘幸(京都産大) |
| 幹事氏名（英） | Mikio Hasegawa(Tokyo Univ. of Science) / Masahiro Wada(Konan Univ.) / Shintaro Arai(Kagawa National College of Tech.) / Hiroyuki Torikai(Kyoto Sangyo Univ.) |
| 幹事補佐氏名（和） | 中野 秀洋(東京都市大) / 麻原 寛之(岡山理科大) / 木村 貴幸(日本工大) / Song-Ju Kim(物質・材料研究機構) / 高橋 亮(京大) / 寺前 順之介(阪大) |
| 幹事補佐氏名（英） | Hidehiro Nakano(Tokyo City Univ.) / Hiroyuki Asahara(Okayama Univ. of Science) / Takayuki Kimura(Nippon Inst. of Tech.) / Song-Ju Kim(NIMS) / Ryo Takahashi(Kyoto Univ.) / Junnosuke Teramae(Osaka Univ.) |
| 講演論文情報詳細 | |
| 申込み研究会 | Technical Committee on Nonlinear Problems / Technical Committee on Complex Communication Sciences |
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| 本文の言語 | JPN |
| タイトル（和） | 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 |
| サブタイトル（和） | |
| タイトル（英） | Data assimilation for coupled dynamical systems using a merging particle filter |
| サブタイトル（和） | |
| キーワード(1)（和/英） | ネットワーク結合力学系 / networks |
| キーワード(2)（和/英） | データ同化 / coupled dynamical systems |
| キーワード(3)（和/英） | 融合粒子フィルタ / data assimilation |
| キーワード(4)（和/英） | CPG / merging particle filter |
| キーワード(5)（和/英） | / CPG |
| 第 1 著者 氏名（和/英） | 渡邉 英太郎 / Eitaro Waranabe |
| 第 1 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 第 2 著者 氏名（和/英） | 白坂 将 / Sho Shirasaka |
| 第 2 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 第 3 著者 氏名（和/英） | 中尾 裕也 / Hiroya Nakao |
| 第 3 著者 所属（和/英） | 東京工業大学(略称：東工大) Tokyo Institute of Technology(略称：Tokyo Tech) |
| 発表年月日 | 2015-06-11 |
| 資料番号 | NLP2015-48,CCS2015-10 |
| 巻番号（vol） | vol.115 |
| 号番号（no） | NLP-77,CCS-78 |
| ページ範囲 | pp.55-60(NLP), pp.55-60(CCS), |
| ページ数 | 6 |
| 発行日 | 2015-06-04 (NLP, CCS) |