研究紹介


様々な現実世界のネットワーク力学系
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本講座では、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を理論的に解明することを目指しています。

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、判断といった高度な情報処理能力を獲得しています。

インターネットや輸送ネットワークなども、自律的に発展し、優れた機能と障害への耐性を獲得しています。より一般的な視点からこれらの系を見ると、動的な素子(ニューロン、都市、人など)がネットワーク(シナプス結合、 交通網、友人関係など)を形成し、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自己組織化するネットワークであると言えるでしょう。

この様なネットワーク上の多数の要素の協力現象に対して、非線形力学・非平衡統計力学の観点から様々なテーマで研究しています。

 
リズム現象
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また、本研究グループではリズム現象も重要なテーマとなっています。
ダイナミクスの典型的挙動には、一定のリズムを示す周期振動やカオスなどがあります。リズム現象は脳の情報処理や生命現象に重要であり、ある種のカオスもリズミックな挙動を示す場合があります。

本研究グループでは、そのような多数のリズムの同期・非同期転移などを数理モデルにより研究しています。 更に、実験データからリズム現象を示す力学系を同定する試みも始めています。

具体的な研究テーマを以下に列挙していますので、詳しく知りたい方はクリックして下さい。

 
教授 青柳 富誌生
講師 宮崎 修次
助教 筒 広樹
助教 原田 健自
  • 準備中

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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