作用素論的データ解析によるダイナミクス抽出
~ 非線形力学系のデータ駆動モデリングへのアプローチ

日時

2020年2月17日（月）18：00より

場所

高等研究院本館2階セミナールーム（207）　
⇒アクセス　建物配置図（西部構内）【77】の建物

講師

河原 吉伸氏 （九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授，理化学研究所 革新知能統合研究センター チームリーダー）

要旨

本講演では、多くの科学・工学分野において重要となる、データ駆動による動的なプロセスの解析に関して、力学系の作用素論的解析と機械学習に基づいた研究について紹介する。近年、力学系の作用素表現に基づく解析、特にクープマン作用素を用いた解析は、その汎用性や物理的概念とのつながり、また動的モード分解などの推定法の発展もあり多くの分野で注目を集めている。ここでは、力学系の作用素表現やそのスペクトルの推定問題について着目し、最近の話題を中心に紹介する。特に、機械学習分野でよく用いられる方法論に基づいた動的モード分解の拡張や、力学系上の計量の導出や学習への利用などについて 述べる。この中で、我々が取り組んでいるものを中心に、いくつかの応用事例についてもふれる。

主催

MACS教育プログラム（SG9）
医数物連携勉強会