1504数理・情報

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GOBIの紹介: 複雑系における因果的相互作用を推論するための画期的な計算パッケージ(Introducing GOBI: A Breakthrough Computational Package for Inferring Causal Interactions in Complex Systems)

2023-07-25 韓国基礎科学研究院(IBS) ◆韓国の基礎科学研究所(IBS)の研究者たちは、ダイナミックな自然システムのメカニズムを解明するために因果関係の正確な特定が重要であると認識しました。そこで彼らは「General Ode ...
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折紙シートが自動で望みの立体に ~インクジェットプリンターでパターンを印刷、加熱により自動変形~

203-07-24 東京大学 発表のポイント ◆最大で十万本以上の折り目と数万個の面を持つ折紙を自動で折る技術を開発しました。 ◆これまで、あらゆる多面体を折れる折紙を設計する手法は存在しましたが、設計された複雑なパターンを簡単に製造する手...
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非線形確率モデルの安定性理論 〜機械学習と自動化技術の橋渡し〜

2023-07-05 京都大学 図1:研究背景 ●機械学習によるモデル化技術を自動化技術に利活用するための数理基盤 ●多種多様な機械学習手法に対応 ●車の自動運転などにおける安全性や快適性の向上に期待 電気工学専攻の細江陽平講師と、広島大学...
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大規模複雑ネットワークの非平衡熱力学を切り開く~非対称イジング模型のエントロピー生成の厳密解導出に成功~

2023-06-27 京都大学 物理的な現象から生命に至るまで、自然界のシステムは環境とのエネルギーや物質の交換を通じて秩序を維持しています。このメカニズムは長年にわたり非平衡熱力学という分野で研究されてきました。近年、ゆらぎの熱力学という...
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文献データから技術トレンドの変化点を可視化する独自のアルゴリズムを開発 ~新たな技術の兆しの定量的な把握に成功~

2023-06-14 株式会社リコー,理化学研究所 株式会社リコー(社長執行役員:大山 晃)と、理化学研究所 数理創造プログラム(iTHEMS:Interdisciplinary Theoretical and Mathematical S...
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事故現場への迅速な到着を支援するモデル(Model Aims to Help First Responders Reach Accident Sites Faster)

2023-05-08 ノースカロライナ州立大学(NCState) ◆ノースカロライナ州立大学の研究者たちは、警察や救急隊などの第一次対応者が車両事故現場に到達する速度を向上させるための複雑なモデルを開発しました。 ◆コンピュータテストでは、...
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金融時系列データの高速分析を可能にする数学的知見 −ランダム行列理論と相関行列の固有値の極限分布−

2023-05-02 東北大学 〇大学院理学研究科数学専攻 准教授 赤間 陽二 【発表のポイント】 数式を使ったモデルで経済の様々な課題を表現し、解析する数理経済学等で利用される因子分析モデル注1の因子と平均相関係数との数学的関係を明らかに...
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狙った物性を示す物質を自動設計する理論手法を開発~ホールセンサーや太陽光発電の性能向上に応用~

2023-03-02 東京大学 1.発表者: 乾 幸地(理化学研究所 量子コンピュータ研究センター 量子計算理論研究チーム 特別研究員) 求 幸年(東京大学 大学院工学系研究科物理工学専攻 教授) 2.発表のポイント: ◆ 欲しい物性から物...
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複雑な量子系における「カオス」から「秩序」を選別する理論(Theory can sort order from chaos in complex quantum systems)

計算機、電気化学、生物学的システムの進歩のきっかけとなる開発 Development could spark advances in computing, electrochemical, biological systems 2023-0...
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コインを投げて球体を理解する:球と4次元空間に関する30年来の疑問に決着をつけました。この結果は、複雑な空間を理解するための最も強力なツールの1つである「オイラークラス」に新たな光をもたらす。(Tossing coins to understand spheres:have settled a 30-year-old question about spheres and 4-dimensional spaces. The results bring new light to the “Euler Class,” one of the most powerful tools to understand complicated spaces.)

2023-02-14 スイス連邦工科大学ローザンヌ校(EPFL) ◆数学者にとって「オイラー類」は、複雑な空間をより単純な断片に切り分けて理解するための最も強力なツールの一つである。スイスの数学者、レナード・オイラーが最初に考えたことから、...
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フーリエ変換により、ディープニューラルネットワークが複雑な物理現象を学習する仕組みが明らかになった(Fourier transformations reveal how deep neural network learns complex physics)

科学的AIの「ブラックボックス」は、200年前の手法には勝てない​​​​​​​。 Scientific AI’s ‘black box’ is no match for 200-year-old method 2023-02-13 ライス大...
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実世界のデータから高次の現象を検出するツール(A tool to detect higher-order phenomena in real-world data)

EPFLの研究者は、神経科学、経済学、疫学などのデータから、複数の変数間の相互作用を初めて明らかにし、解釈することを可能にするネットワーク分析の新しいアプローチを開発しました。 EPFL researchers have developed...
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