複雑ネットワーク上で駆動するダイナミクスと発生する非線形非平衡現象の統合的解析

复杂网络驱动动力学和非线性非平衡现象的综合分析

• 批准号: 18800061
• 负责人: 鈴木 智也
• 金额: $ 1.79万
• 依托单位: Doshisha University
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Young Scientists (Start-up)
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2006 至 2007
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18800061/
• 关键词: 複雑ネットワーク; 複雑系; 経済物理学

自然界には多数の要素が相互作用し,複雑な現象を生み出す力学系が多く存在する.近年,観測技術の向上により,メカニズムに関与する要素の振る舞いを同時に観測することが可能になってきた.しかし,膨大な情報から有用な情報を引き出すには,効率の良い解析手法を考える必要がある。本研究において,観測データのみから,元のシステムを構成するネットワーク構造を捉える解析手法を提案してきた.提案手法の性能を評価する実験では,数理モデルを用いて多面的に分析を行った.例えば,結合写像力学系や神経回路網モデルなどを構成し,時間発展させることにより時系列データを観測する.その観測データのみを用いて,元のネットワークの構造を推定し,その推定精度をもって提案手法の性能を評価した.また,実験に用いたネットワークのトポロジーとして,近年注目を浴びているSmall-WorldネットワークやScale-freeネットワークを生成し,複雑ネッ.トワーク科学により得られた知見を本研究に積極的に取り入れた.さらに応用研究として,ネットワーク構造を活かしたシステムの振舞いの予測法や,ブートストラップ法を予測法と組み合わせることにより,少数データでも高い予測精度を維持する手法などの検討も行っている.

自然界中存在着许多动力系统，其中许多元素相互作用并产生复杂的现象。近年来，观测技术的进步使得同时观察参与机制的元素的行为成为可能，然而，为了提取有用的信息。从海量的信息中获取信息，需要考虑高效的分析方法。在本研究中，我们提出了一种分析方法，仅从观测数据中捕获构成原始系统的网络结构。在评估所提出方法性能的实验中，我们使用数学模型进行了多方面的分析。例如，构建耦合映射动力系统、神经网络模型等，并通过随时间发展来观察时间序列数据。仅使用观察到的数据来估计原始网络的结构，并且所提出的方法使用估计精度我们还评估了 的表现。我们生成了近年来备受关注的小世界网络和无标度网络作为本研究中使用的网络拓扑，并积极将从复杂网络科学中获得的知识融入到本研究中，因此我们也在研究方法。利用网络结构来预测系统行为，以及通过将引导方法与预测方法相结合，即使在少量数据的情况下也能保持高预测精度的方法。

项目成果

複雑システムにおけるネットワーク中心性が予測精度に与える影響

网络中心性对复杂系统预测精度的影响

• 发表时间: 2008
• 作者: 鈴木 智也;池田 真一
• 通讯作者: 池田 真一

有向重み付きネットワーク解析

定向加权网络分析

• 发表时间: 2007
• 作者: 鈴木 智也;池上 亜由子;鈴木 智也
• 通讯作者: 鈴木 智也

カオス結合系におけるネットワークの推定

混沌耦合系统中的网络估计

• 发表时间: 2008
• 作者: 上岡 裕太;鈴木 智也;池口 徹;堀尾 喜彦
• 通讯作者: 堀尾 喜彦

Bootstrap Nonlinear Prediction

自举非线性预测

• 发表时间: 2007
• 期刊: Physiccl Review E 75
• 作者: H. Rondo;S. Kimura;K. Matsumura;Daisuke Haraki
• 通讯作者: Daisuke Haraki

局所線形近似法における予測アルゴリズムの改良

局部线性逼近法预测算法的改进

• 发表时间: 2008
• 作者: 寺西 宏之;鈴木 智也
• 通讯作者: 鈴木 智也