研究室および各教員の研究紹介
非線形物理学研究室の紹介および各教員・学生による研究紹介です. ぜひご覧ください
非線形物理学研究室の紹介動画 （スライド）
郡の研究紹介動画 （スライド）
小林の研究紹介動画（スライド）
泉田の研究紹介動画（スライド）
学生による研究紹介（youtube）
非線形物理学研究室に入るには
以下のルートで非線形物理学研究室で研究を行うことができます。
[卒研]
– 計数工学科の4年生が希望できます。
[修士課程]
以下から入れ
入試はどちらも8月ころにあります。
– 新領域・複雑理工学専攻（入試情報）：郡，小林，泉田を指導教
– 情報理工学系研究科・数理情報学専攻（入試情報）：郡，泉田を指
[博士後期課程]
以下から入れ
入試はどちらも8月ころと２月ころにあります。
– 新領域・複雑理工学専攻（入試情報）：郡，小林，泉田を指導教
– 情報理工学系研究科・数理情報学専攻（入試情報）：郡，泉田を指
研究テーマ例（郡研）
「複雑現象，複雑ネットワーク系のモデリングと数値的・理論的解析」
様々な物理現象や生命現象，あるいは複雑ネットワークの関係する動的現象のモデリングと解析を行う．キーワードは，同期現象，自己組織化，パターン形成，成長，ゆらぎ，ロコモーション，カオスなど．
「生命現象のデータ解析」
興味深い生物学的な時系列データを解析し，現象を特徴づけ，背後のメカニズムを探る．遺伝子発現データ，行動データなどを扱う．必要に応じて，決定論的あるいは統計的モデル推定を行う．
「構造・ネットワークの自己組織的最適化」
血管，肺，葉脈などの輸送ネットワークや，電力網・ネットワーク網などのインフラについて適切なコスト関数を設定し，その勾配系として自己組織的最適化を行う．モデリング，シミュレーション，理論的解析を適宜行う．
研究テーマ例（小林研）
「時系列のモデリング，データ分析技術」
生命，社会など様々なシステムから計測される時系列データから，その背後のメカニズムを理解したり，将来の活動を予測したりするためのデータ解析技術を開発する．キーワードは，イベント時系列 (点過程: Point Process)，時系列解析，機械学習など．
「計算論的社会科学」
オンライン空間における人々の行動や心理のメカニズムを，数理モデル，データ分析などを通じて明らかにする．キーワードは，情報拡散，炎上，意見形成 (Opinion Dynamics) など．
「計算論的神経科学」
脳における情報処理メカニズムを，数理モデル，データ分析，実験研究者との共同研究などを通じて明らかにする．キーワードは，神経細胞や神経回路の情報処理，学習，代謝エネルギーなど．
研究テーマ例（泉田研）
「非線形・非平衡現象のモデリング」
自然・工学における様々な非線形・非平衡現象の数理モデリングを行い, 理論・数値解析, シミュレーションなどの手法によってその性質を明らかにする. 非線形振動子とそのネットワーク, 流体, エンジン, エネジー・ハーベスティングなど.
「非線形力学系におけるノイズの機能の数理研究」
非線形力学系におけるノイズのもたらす効率的な機能の数理を確率解析やシミュレーションによって明らかにする. 確率共鳴, 同期, ブラウン運動と効率的輸送, 工学・生物システムにおける例など.
「非平衡生命現象の基礎的研究」
ゆらぐ系の確率的熱力学・第二法則などを複雑かつソフトな非平衡生命現象へ適用し, その原理を解明する. 分子機械, 情報処理, 結合振動子の制御・エネルギー論など.