MODELING
現象を数理モデルにする
交通、待ち行列、スポーツ、睡眠、音楽などから本質的な変数と関係を抽出し、数式やアルゴリズムで表します。
Mathematical Physics Laboratory
複雑な現象から、
本質を数理で取り出す。
理論物理学の考え方と、情報工学のデータ解析・計算技術を組み合わせ、 自然現象や社会現象を数理モデルとして捉えます。 解析とシミュレーションを通して、現象の仕組みを理解し、予測や最適化につなげる研究室です。
研究室の特徴
現実の複雑さをそのまま抱え込むのではなく、重要な構造を見極めて、計算できる形へ落とし込みます。
COMPUTATION
データと計算で確かめる
Pythonなどを用いたデータ解析・数値計算・シミュレーションにより、モデルと実測の対応を検証します。
THEORY
理論から仕組みに迫る
統計力学、数理物理学、最適化、確率過程の視点から、個別の事例を超えた普遍的な構造を探ります。
四つの研究領域
題材は幅広くても、研究を貫くのは「モデル化・解析・計算」という共通の方法です。
01
現象数理学・数理工学
自然現象・社会現象を単純な数理構造に置き換え、データ解析とシミュレーションでその仕組みを探ります。
02
数理最適化
膨大な選択肢の中から、制約を満たすよりよい解を効率的に見つけるアルゴリズムを研究します。
03
量子情報・量子誤り訂正
量子情報をノイズから守る仕組みを、量子ウォークや量子回路のモデルを用いて理論・数値の両面から調べます。
04
統計力学・数理物理学
多数の自由度が生み出す集団現象と、その背後にある厳密な数理構造を研究します。
研究テーマの広がり
身近な現象から量子多体系まで、問いを数理的に定式化できれば研究対象になります。
積極性の違いが待ち行列を膨張させる仕組み
量子・古典最適化による配送計画
フローターサーブの空気力学的軌道変動
競馬の高額配当分布とべき乗則
スマートフォン利用と睡眠ダイナミクス
サッカーのパスネットワークと決定機予兆
ドラム演奏タイミングの長時間相関
自動運転車混在交通流の相転移