青柳 富誌生【研究内容】


やや抽象的な言い方になりますが、比較的単純な素子が集団となり、単体からは予想もできない複雑な振る舞いや高度な機能を発現する現象に興味を持っています。

例えば、神経系ではニューロンという素子が多数集まり相互作用することで学習、記憶、認識、知覚といった高度な情報処理能力を獲得しています。より一般的な 観点として、ネットワーク上にある動的な素子(ニューロン、都市、人など)は互いに絡み合い、ネットワーク構造(シナプス結合、交通網。友人関係など)を 形成しています。その中では、ネットワーク構造と素子の動的振る舞いが同時に変化する、ネットワークの自己組織化現象が見られます。このようなネットワー ク結合力学系の研究は、今後の重要な課題であると考えています。

また、そのような複雑な運動の最も基本的なものは周期的な振る舞い、すなわ ちリズムを刻むことです。様々なリズムが相互に絡み合って同期や脱同期を示す例や、ある種の機能を担っていると思われる例などが、特に生命系で見られま す。そのようなリズムを解析する数理的手法は近年めざましく発展しており、その応用先も多様な分野に広がりを見せています。

これらの現象を 解明するため、力学系の本質的な自由度を抽出する縮約理論、位相振動子のネットワーク、複雑ネットワーク等を用いて主に研究しています。主として理論モデ ルによる研究を行っていますが、机上の空論にならないためにも、実験研究者も含め幅広い分野とも交流し共同研究を行っています。

詳しくは、研究紹介のページもしくは私個人のWEBをご覧下さい。

 

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京都大学 情報学研究科 複雑系科学専攻 非線形物理学講座