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研究分野別サイレントキーワード
「自由エネルギー」サイレントキーワードを含む研究
【情報学】人間情報学:確率的複雑さ自由エネルギーを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【情報学】人間情報学:学習理論自由エネルギーを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【情報学】人間情報学:感情自由エネルギーを含む研究件
❏不確かさの変化にもとづく感情次元の数理モデル開発と逆問題への応用(21H03528)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
【キーワード】感情 / 数理モデル / 自由エネルギー / デザイン / 脳計測 (他8件)
【概要】
❏新奇性に対する感情の数理モデル開発(情報量が覚醒度と快感情に与える影響の解明)(18H03318)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
【キーワード】感情 / 新奇性 / 不確かさ / 情報理論 / ベイズ (他14件)
【概要】新奇性に対する感情次元(覚醒度と感情価)をベイズ知覚モデルと情報利得を用いて定式化した。覚醒度(または驚き)をベイズ事後分布と事前分布とのカルバックライブラー情報量による情報利得としてモデル化した。提案モデルの解析から、覚醒度に対する予測誤差と不確実性の交互作用を明らかにし、主観報告および事象関連電位P300を用いた実験により検証した。また、感情価を報酬系と嫌悪系の和として、情報利得の関数として定...
【情報学】情報学フロンティア:情報理論自由エネルギーを含む研究件
❏不確かさの変化にもとづく感情次元の数理モデル開発と逆問題への応用(21H03528)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
【キーワード】感情 / 数理モデル / 自由エネルギー / デザイン / 脳計測 (他8件)
【概要】
❏新奇性に対する感情の数理モデル開発(情報量が覚醒度と快感情に与える影響の解明)(18H03318)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
【キーワード】感情 / 新奇性 / 不確かさ / 情報理論 / ベイズ (他14件)
【概要】新奇性に対する感情次元(覚醒度と感情価)をベイズ知覚モデルと情報利得を用いて定式化した。覚醒度(または驚き)をベイズ事後分布と事前分布とのカルバックライブラー情報量による情報利得としてモデル化した。提案モデルの解析から、覚醒度に対する予測誤差と不確実性の交互作用を明らかにし、主観報告および事象関連電位P300を用いた実験により検証した。また、感情価を報酬系と嫌悪系の和として、情報利得の関数として定...
【情報学】情報学フロンティア:汎化誤差自由エネルギーを含む研究件
❏情報量規準WBICの高精度化(21K12025)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】実対数閾値 / WAIC / WBIC / 汎化誤差 / 自由エネルギー (他7件)
【概要】統計的推測において、与えられたデータに対して統計モデルと事前分布の適切さを測る指標のひとつに自由エネルギー(対数周辺尤度の符号反転)がある。自由エネルギーが小さいほど、データ生成分布の周辺確率密度関数と推定された周辺確率密度関数のカルバック・ライブラ距離が平均的に小さくなるので、この最小化を用いて複数の統計モデリングの比較を行うことができるが、その値の算出には一般に膨大な演算量を必要とすることが知...
❏代数幾何学と構造学習理論に基づく周辺尤度と汎化誤差のモデル評価法の相違の解明(15K00331)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】情報量規準 / 交差検証 / 周辺尤度 / WAIC / WBIC (他18件)
【概要】ベイズ推測において統計モデルと事前分布の最適化のための規準として周辺尤度と汎化誤差が知られているが、その相違について十分には明らかにされていなかった。本研究では主に4つの研究成果が得られた。(1)事後分布が正規分布で近似できるとき、WAICと交差検証を最小化するハイパーパラメータは平均汎化誤差を最小化する値に近づくが周辺尤度の最大化では近づかない。(2)事後分布が正規分布で近似できない例として非負...
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
【情報学】情報学フロンティア:WAIC自由エネルギーを含む研究件
❏情報量規準WBICの高精度化(21K12025)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】実対数閾値 / WAIC / WBIC / 汎化誤差 / 自由エネルギー (他7件)
【概要】統計的推測において、与えられたデータに対して統計モデルと事前分布の適切さを測る指標のひとつに自由エネルギー(対数周辺尤度の符号反転)がある。自由エネルギーが小さいほど、データ生成分布の周辺確率密度関数と推定された周辺確率密度関数のカルバック・ライブラ距離が平均的に小さくなるので、この最小化を用いて複数の統計モデリングの比較を行うことができるが、その値の算出には一般に膨大な演算量を必要とすることが知...
❏代数幾何学と構造学習理論に基づく周辺尤度と汎化誤差のモデル評価法の相違の解明(15K00331)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】情報量規準 / 交差検証 / 周辺尤度 / WAIC / WBIC (他18件)
【概要】ベイズ推測において統計モデルと事前分布の最適化のための規準として周辺尤度と汎化誤差が知られているが、その相違について十分には明らかにされていなかった。本研究では主に4つの研究成果が得られた。(1)事後分布が正規分布で近似できるとき、WAICと交差検証を最小化するハイパーパラメータは平均汎化誤差を最小化する値に近づくが周辺尤度の最大化では近づかない。(2)事後分布が正規分布で近似できない例として非負...
【情報学】情報学フロンティア:WBIC自由エネルギーを含む研究件
❏情報量規準WBICの高精度化(21K12025)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】実対数閾値 / WAIC / WBIC / 汎化誤差 / 自由エネルギー (他7件)
【概要】統計的推測において、与えられたデータに対して統計モデルと事前分布の適切さを測る指標のひとつに自由エネルギー(対数周辺尤度の符号反転)がある。自由エネルギーが小さいほど、データ生成分布の周辺確率密度関数と推定された周辺確率密度関数のカルバック・ライブラ距離が平均的に小さくなるので、この最小化を用いて複数の統計モデリングの比較を行うことができるが、その値の算出には一般に膨大な演算量を必要とすることが知...
❏代数幾何学と構造学習理論に基づく周辺尤度と汎化誤差のモデル評価法の相違の解明(15K00331)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】情報量規準 / 交差検証 / 周辺尤度 / WAIC / WBIC (他18件)
【概要】ベイズ推測において統計モデルと事前分布の最適化のための規準として周辺尤度と汎化誤差が知られているが、その相違について十分には明らかにされていなかった。本研究では主に4つの研究成果が得られた。(1)事後分布が正規分布で近似できるとき、WAICと交差検証を最小化するハイパーパラメータは平均汎化誤差を最小化する値に近づくが周辺尤度の最大化では近づかない。(2)事後分布が正規分布で近似できない例として非負...
【情報学】情報学フロンティア:実対数閾値自由エネルギーを含む研究件
❏情報量規準WBICの高精度化(21K12025)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】実対数閾値 / WAIC / WBIC / 汎化誤差 / 自由エネルギー (他7件)
【概要】統計的推測において、与えられたデータに対して統計モデルと事前分布の適切さを測る指標のひとつに自由エネルギー(対数周辺尤度の符号反転)がある。自由エネルギーが小さいほど、データ生成分布の周辺確率密度関数と推定された周辺確率密度関数のカルバック・ライブラ距離が平均的に小さくなるので、この最小化を用いて複数の統計モデリングの比較を行うことができるが、その値の算出には一般に膨大な演算量を必要とすることが知...
❏代数幾何学と構造学習理論に基づく周辺尤度と汎化誤差のモデル評価法の相違の解明(15K00331)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】情報量規準 / 交差検証 / 周辺尤度 / WAIC / WBIC (他18件)
【概要】ベイズ推測において統計モデルと事前分布の最適化のための規準として周辺尤度と汎化誤差が知られているが、その相違について十分には明らかにされていなかった。本研究では主に4つの研究成果が得られた。(1)事後分布が正規分布で近似できるとき、WAICと交差検証を最小化するハイパーパラメータは平均汎化誤差を最小化する値に近づくが周辺尤度の最大化では近づかない。(2)事後分布が正規分布で近似できない例として非負...
【情報学】情報学フロンティア:ニューラルネットワーク自由エネルギーを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【数物系科学】数学:特異点解消自由エネルギーを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【数物系科学】数学:代数解析自由エネルギーを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【数物系科学】数学:代数幾何学自由エネルギーを含む研究件
❏情報量規準WBICの高精度化(21K12025)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】実対数閾値 / WAIC / WBIC / 汎化誤差 / 自由エネルギー (他7件)
【概要】統計的推測において、与えられたデータに対して統計モデルと事前分布の適切さを測る指標のひとつに自由エネルギー(対数周辺尤度の符号反転)がある。自由エネルギーが小さいほど、データ生成分布の周辺確率密度関数と推定された周辺確率密度関数のカルバック・ライブラ距離が平均的に小さくなるので、この最小化を用いて複数の統計モデリングの比較を行うことができるが、その値の算出には一般に膨大な演算量を必要とすることが知...
❏代数幾何学と構造学習理論に基づく周辺尤度と汎化誤差のモデル評価法の相違の解明(15K00331)
【研究テーマ】ソフトコンピューティング
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2015-04-01 - 2020-03-31
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 情報理工学院, 教授 (80273118)
【キーワード】情報量規準 / 交差検証 / 周辺尤度 / WAIC / WBIC (他18件)
【概要】ベイズ推測において統計モデルと事前分布の最適化のための規準として周辺尤度と汎化誤差が知られているが、その相違について十分には明らかにされていなかった。本研究では主に4つの研究成果が得られた。(1)事後分布が正規分布で近似できるとき、WAICと交差検証を最小化するハイパーパラメータは平均汎化誤差を最小化する値に近づくが周辺尤度の最大化では近づかない。(2)事後分布が正規分布で近似できない例として非負...
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
【数物系科学】数学:界面モデル自由エネルギーを含む研究件
❏相分離界面に関連した長距離相関を持つ確率場の研究(26400147)
【研究テーマ】解析学基礎
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】坂川 博宣 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60348810)
【キーワード】界面モデル / 相転移 / Gauss場 / Gibbs測度 / 自由エネルギー
【概要】本研究では相分離界面や細胞膜などの数学的な解析を目指し,関連した長距離相関を持つ確率場の研究を行った.特に確率界面モデルの一つであるΔφモデルに対し以下の結果を得た. (1)3次元以下の場合に場が常に正となる確率の評価を与え,その挙動が高次元の場合や他の界面モデルと比べて大きく変わることを示した.(2)2次元以上の場合に場にピンニング効果を加えるとその強さによらず対応する自由エネルギーが常に正とな...
❏確率界面モデルの漸近挙動の研究(23740086)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】坂川 博宣 慶應義塾大学, 理工学部, 講師 (60348810)
【キーワード】確率論 / 統計力学 / 相分離界面 / Gibbs測度 / Gauss過程 (他9件)
【概要】本研究では相分離界面や細胞膜などの数学的な解析を目指し,対応するいくつかの格子上の確率モデルを取り上げその漸近挙動に関する研究を行った.具体的には細胞膜の確率モデルの1つであるΔφモデルにおいて2つの種類の自己ポテンシャルを加えた場合における系の自由エネルギーの挙動を調べた.また∇φ界面モデルの時間発展において原点に着目した場合に現れるGauss過程に対し持続確率の漸近挙動に関する評価を行った....
【数物系科学】数学:ギブス測度自由エネルギーを含む研究件
❏相分離界面に関連した長距離相関を持つ確率場の研究(26400147)
【研究テーマ】解析学基礎
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】坂川 博宣 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60348810)
【キーワード】界面モデル / 相転移 / Gauss場 / Gibbs測度 / 自由エネルギー
【概要】本研究では相分離界面や細胞膜などの数学的な解析を目指し,関連した長距離相関を持つ確率場の研究を行った.特に確率界面モデルの一つであるΔφモデルに対し以下の結果を得た. (1)3次元以下の場合に場が常に正となる確率の評価を与え,その挙動が高次元の場合や他の界面モデルと比べて大きく変わることを示した.(2)2次元以上の場合に場にピンニング効果を加えるとその強さによらず対応する自由エネルギーが常に正とな...
❏確率界面モデルの漸近挙動の研究(23740086)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】坂川 博宣 慶應義塾大学, 理工学部, 講師 (60348810)
【キーワード】確率論 / 統計力学 / 相分離界面 / Gibbs測度 / Gauss過程 (他9件)
【概要】本研究では相分離界面や細胞膜などの数学的な解析を目指し,対応するいくつかの格子上の確率モデルを取り上げその漸近挙動に関する研究を行った.具体的には細胞膜の確率モデルの1つであるΔφモデルにおいて2つの種類の自己ポテンシャルを加えた場合における系の自由エネルギーの挙動を調べた.また∇φ界面モデルの時間発展において原点に着目した場合に現れるGauss過程に対し持続確率の漸近挙動に関する評価を行った....
【数物系科学】物理学:特異点自由エネルギーを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【数物系科学】地球惑星科学:相転移自由エネルギーを含む研究件
❏相分離界面に関連した長距離相関を持つ確率場の研究(26400147)
【研究テーマ】解析学基礎
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2014-04-01 - 2017-03-31
【研究代表者】坂川 博宣 慶應義塾大学, 理工学部(矢上), 准教授 (60348810)
【キーワード】界面モデル / 相転移 / Gauss場 / Gibbs測度 / 自由エネルギー
【概要】本研究では相分離界面や細胞膜などの数学的な解析を目指し,関連した長距離相関を持つ確率場の研究を行った.特に確率界面モデルの一つであるΔφモデルに対し以下の結果を得た. (1)3次元以下の場合に場が常に正となる確率の評価を与え,その挙動が高次元の場合や他の界面モデルと比べて大きく変わることを示した.(2)2次元以上の場合に場にピンニング効果を加えるとその強さによらず対応する自由エネルギーが常に正とな...
❏確率界面モデルの漸近挙動の研究(23740086)
【研究テーマ】数学一般(含確率論・統計数学)
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2011 - 2013
【研究代表者】坂川 博宣 慶應義塾大学, 理工学部, 講師 (60348810)
【キーワード】確率論 / 統計力学 / 相分離界面 / Gibbs測度 / Gauss過程 (他9件)
【概要】本研究では相分離界面や細胞膜などの数学的な解析を目指し,対応するいくつかの格子上の確率モデルを取り上げその漸近挙動に関する研究を行った.具体的には細胞膜の確率モデルの1つであるΔφモデルにおいて2つの種類の自己ポテンシャルを加えた場合における系の自由エネルギーの挙動を調べた.また∇φ界面モデルの時間発展において原点に着目した場合に現れるGauss過程に対し持続確率の漸近挙動に関する評価を行った....
【化学】材料化学:量子化学計算自由エネルギーを含む研究件
❏水の量子化学効果を取り込んだ自由エネルギー計算の開発と応用(20K03885)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2020-04-01 - 2023-03-31
【研究代表者】渡邉 宙志 慶應義塾大学, 理工学研究科(矢上), 特任講師 (20767199)
【キーワード】水素イオン / プロトン輸送 / 分子動力学 / 量子化学計算 / 溶媒和効果 (他9件)
【概要】プロトン移動は、我々に非常に馴染みが深く重要な現象であるにも関わらず、分子シミュレーションでは最も取り扱いが難しい問題である。なぜなら一般的にバルクのような巨大な系を扱う際、量子力学(QM)と分子力学(MM)的モデルを組み合わせたQM/MM法を用いてターゲットの分子のみにQMモデルを適用し計算コストを落とすのが一般的であるが、第一にプロトンはグロータス機構で説明されるように、水分子との共有結合の生...
❏ユビキタス水素の機能とダイナミクスに関する理論的研究(26248009)
【研究テーマ】物理化学
【研究種目】基盤研究(A)
【研究期間】2014-06-27 - 2019-03-31
【研究代表者】中井 浩巳 早稲田大学, 理工学術院, 教授 (00243056)
【キーワード】ユビキタス水素 / 量子化学計算 / 核・電子軌道理論 / 量子分子動力学法 / 分割統治型密度汎関数強束縛法 (他10件)
【概要】水素は,至る所にあらゆる形態で遍在し,種々のダイナミクスや化学反応を通じて,物性や機能に重要な寄与を果たしている.本研究では,このような「ユビキタス水素」に着目し,エネルギー・環境・材料・バイオに関する先端的な研究課題に取り組んだ.本研究の核となったのは,大規模系における水素イオン(プロトン)の静的および動的性質の高効率な解析を実現する新規手法(NOMO/DC-PP2およびDC-DFTB-MD)の...
❏統計力学と量子化学を組み合わせた溶媒和理論によるイオン液体中の化学反応の理論研究(24750015)
【研究テーマ】物理化学
【研究種目】若手研究(B)
【研究期間】2012-04-01 - 2015-03-31
【研究代表者】横川 大輔 名古屋大学, 理学研究科(WPI), 准教授 (90624239)
【キーワード】イオン液体 / 水和反応 / グルコース / 量子化学計算 / RISM法 (他11件)
【概要】本研究課題では、イオン液体中での化学反応の理論的解明を目指し、積分方程式理論と量子化学計算を組み合わせた理論の開発を行った(RISM-SCF-SEDD法)。本手法を用いて、イオン液体中におけるセロビオースからグルコース、グルコースから5-ヒドロキシメチルフルフラールへの加水分解反応の研究を行った。両方の反応において、溶質分子のプロトン化が重要であることがわかった。さらに、今回検討したイオン液体に含...
【工学】総合工学:不確かさ自由エネルギーを含む研究件
❏不確かさの変化にもとづく感情次元の数理モデル開発と逆問題への応用(21H03528)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
【キーワード】感情 / 数理モデル / 自由エネルギー / デザイン / 脳計測 (他8件)
【概要】
❏新奇性に対する感情の数理モデル開発(情報量が覚醒度と快感情に与える影響の解明)(18H03318)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
【キーワード】感情 / 新奇性 / 不確かさ / 情報理論 / ベイズ (他14件)
【概要】新奇性に対する感情次元(覚醒度と感情価)をベイズ知覚モデルと情報利得を用いて定式化した。覚醒度(または驚き)をベイズ事後分布と事前分布とのカルバックライブラー情報量による情報利得としてモデル化した。提案モデルの解析から、覚醒度に対する予測誤差と不確実性の交互作用を明らかにし、主観報告および事象関連電位P300を用いた実験により検証した。また、感情価を報酬系と嫌悪系の和として、情報利得の関数として定...
【総合生物】神経科学:神経回路網自由エネルギーを含む研究件
❏代数幾何・代数解析に基づく特異点を持つ学習モデルの予測精度の解明(12680370)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】2000 - 2002
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 教授 (80273118)
【キーワード】特異点 / 代数幾何 / 代数解析 / 学習理論 / 汎化誤差 (他12件)
【概要】神経回路網、混合正規分布、ベイズネットワーク、隠れマルコフモデル、縮小ランク回帰など、階層構造を持つ学習モデルは、情報学における多くの実問題に適用されている。しかしながら、これらの学習モデルは、パラメータから確率分布への写像が1対1ではなく、フィッシャー情報量が縮退する特異点を多く持つために、その予測精度の解析には従来からよく知られた統計的正則モデルの方法を適用することができず、学習誤差や汎化誤差...
❏離散的多重度解析法における可解モデルの実現(09680362)
【研究テーマ】知能情報学
【研究種目】基盤研究(C)
【研究期間】1997 - 1999
【研究代表者】渡邊 澄夫 東京工業大学, 精密工学研究所, 助教授 (80273118)
【キーワード】多重度解析 / 神経回路網 / 学習理論 / 関数近似 / 統計的推測 (他15件)
【概要】音声・画像に代表される高次元空間上に表現された情報の解析・処理・認識・予測を行う問題においてしばしば利用されている離散的多重度解析法について、(1)関数近似誤差および(2)統計的推定誤差を具体的に計算可能にすることが本研究の目的である。それぞれの問題について得られた成果を述べる。 (1)離散的多重度解析法による関数近似誤差については、近似される関数の属する関数空間に依存して、著しく効率的な近似がで...
【医歯薬学】看護学:数理モデル自由エネルギーを含む研究件
❏不確かさの変化にもとづく感情次元の数理モデル開発と逆問題への応用(21H03528)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2021-04-01 - 2024-03-31
【研究代表者】柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
【キーワード】感情 / 数理モデル / 自由エネルギー / デザイン / 脳計測 (他8件)
【概要】
❏新奇性に対する感情の数理モデル開発(情報量が覚醒度と快感情に与える影響の解明)(18H03318)
【研究テーマ】
【研究種目】基盤研究(B)
【研究期間】2018-04-01 - 2021-03-31
【研究代表者】柳澤 秀吉 東京大学, 大学院工学系研究科(工学部), 准教授 (20396782)
【キーワード】感情 / 新奇性 / 不確かさ / 情報理論 / ベイズ (他14件)
【概要】新奇性に対する感情次元(覚醒度と感情価)をベイズ知覚モデルと情報利得を用いて定式化した。覚醒度(または驚き)をベイズ事後分布と事前分布とのカルバックライブラー情報量による情報利得としてモデル化した。提案モデルの解析から、覚醒度に対する予測誤差と不確実性の交互作用を明らかにし、主観報告および事象関連電位P300を用いた実験により検証した。また、感情価を報酬系と嫌悪系の和として、情報利得の関数として定...