MISC - 田中 剛平
-
25pTF-2 層構造を持つ振動子ネットワーク上でのエイジング転移(25pTF 反応拡散系・振幅方程式系,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
森野 佳生, 田中 剛平, 合原 一幸
日本物理学会講演概要集 66 ( 0 ) 296 2011年
-
23pGU-4 結合振動子ネットワークにおける大域的振動の回復について(23pGU 反応拡散系・振幅方程式系,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
森野 佳生, 田中 剛平, 合原 一幸
日本物理学会講演概要集 66 ( 0 ) 286 2011年
-
1周期と2周期のリミットサイクル振動子の結合系における個数比の影響に関する数値的解析
岡田 祐典, 田中 剛平, 河野 崇, 合原 一幸
電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 109 ( 269 ) 203 - 208 2009年11月
記述言語：日本語 出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
結合振動子系は,例えば細胞集団が互いに相互作用して生成する生体リズムの仕組みを調べるための数理モデルとして,広く研究されてきた.本研究では,個々の振動子が不均一であるような結合振動子系におけるネットワークの挙動を考察する.特に,個々の振動子は同じ力学系として与えられるが,システムパラメータはそれぞれ異なる場合を考える.大同ら(2004)は,リミットサイクルに収束するようなパラメータ値をもつactive素子と平衡点に収束するようなパラメータ値をもつinactive素子が混在するときのネットワークダイナミクスを解析し,総振動子数のうちinactive振動子が占める割合が変化したときの相転移(aging transition)を考察した.この研究に動機を得て,本研究では,結合がないときに1周期リミットサイクルに収束する振動子と2周期リミットサイクルに収束する振動子を大域的に拡散結合したネットワークの挙動を数値計算により調べ,拡散結合強度と1周期振動子の占有率が変化したときの相図を示す.
-
Backpropagation Learning Algorithm for Multi layer Phasor Neural Networks
Gouhei Tanaka, Kazuyuki Aihara
NEURAL INFORMATION PROCESSING, PT 1, PROCEEDINGS 5863 484 - 493 2009年
記述言語：英語 出版者・発行元：SPRINGER-VERLAG BERLIN
We present a backpropagation learning algorithm for multi-layer feedforward phasor neural networks using a gradient descent method. The state of a phasor neuron takes a complex-valued state on the unit circle in the complex domain. Namely, the state can be identified only by its phase component because the amplitude component is fixed. Due to the circularity of the phase variable, phasor neural networks are useful to deal with periodic and multivalued variables. Under the assumption that the weight coefficients are complex numbers and the activation function is a continuous and differentiable function of a phase variable, we derive an iterative learning algorithm to minimize the output error. In each step of the algorithm, the weight coefficients are updated in the gradient descent direction of the error function landscape. The proposed algorithm is numerically tested in function approximation task. The numerical results suggest that the proposed method has a better generalization ability compared with the other backpropagation algorithm based on linear correction rule.
-
感染症流行モデルによる感染力を低下させる予防手段の効果に関する試算
田中 剛平, 合原 一幸
生産研究 61 ( 6 ) 1081 - 1084 2009年
記述言語：日本語 出版者・発行元：東京大学生産技術研究所
新型インフルエンザが世界的に流行し, 今後さらに拡大が続くと懸念されている．今冬以降の流行に備えてワクチンの製造が急ピッチで進められているが, その製造量には限界があるため, ワクチン接種以外の予防手段を徹底することも感染拡大を防止するのに重要だと考えられている．本研究では, 患者のマスク着用や外出の自重, 部屋の換気, 非感染者の手洗いやうがいの徹底などの予防手段によって新型インフルエンザの感染力が一定の割合で低下すると仮定し, その効果について感染症流行モデルを用いて試算した．その結果, 例えば1人の感染者が生み出す2次感染者数の平均を1.4人とした場合, 上記の対策により感染力を10％減らすことができれば, その効果はワクチン約1600万人分に相当し, また最終的な罹患率を約25％減らせることが分かった．［本要旨はPDFには含まれない］
-
カオス工学は何を可能にするか (特集 非線形という科学の見方)
田中 剛平
科学 78 ( 11 ) 1242 - 1245 2008年11月
-
非線形多値関数を用いた複素連想記憶モデル
田中 剛平, 合原 一幸
電子情報通信学会技術研究報告. NLP, 非線形問題 107 ( 478 ) 13 - 18 2008年02月
記述言語：日本語 出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
複素ニューラルネットワークは,ニューロンの状態を適当な閾値関数によって離散多値化することで,多値要素から成るパターンの連想記憶を行うことができる.従来の多値連想記憶モデルで用いられてきた複素閾値関数は,実質的に多値符号化関数を含む変換である.本稿では,これを非線形多値関数で置き換えた複素閾値関数を提案する.記憶パターンベクトルを一般化射影則によって結合重みに埋め込み,提案した閾値関数をニューロンの状態更新に用いると,多値連想記憶の能力が向上することを示す.また,非線形性を制御するパラメータ,記憶パターン数,ニューロンがとり得る離散値の数などが提案手法の性能に与える影響を数値実験により明らかにする.さらに,提案手法が多階調画像のノイズ除去に応用できることを実例によって示す.
-
MP-533 前立腺癌の間欠的ホルモン療法の数理モデルによる解析(一般演題ポスター,第94回日本泌尿器科学会総会)
島田 尚, 合原 一幸, 出田 亜位子, 津本 国親, 辻 繁樹, 平田 祥人, 鈴木 大慈, 田中 剛平, 武内 功, 北村 唯一
日本泌尿器科学会雑誌 97 ( 2 ) 500 2006年
-
Multistate associative memory with parametrically coupled map networks
Gouhei Tanaka, Kazuyuki Aihara
IEEE Asia-Pacific Conference on Circuits and Systems, Proceedings, APCCAS 2 1017 - 1020 2004年12月
The present paper proposes two types of multistate associative memory models using circle maps coupled through a parameter in the individual map. Each network utilizes a circle map with a specific bifurcation property as its component and realizes self-organizing chaotic dynamics in a memory association. The performance of the proposed networks is compared with that of a conventional multistate neural network in multistate associative memory tests. © 2004 IEEE.
-
2次元写像を用いたバーストセルモデルの解析
田中 剛平, 合原 一幸
電子情報通信学会技術研究報告. CAS, 回路とシステム 103 ( 334 ) 73 - 78 2003年09月
記述言語：日本語 出版者・発行元：一般社団法人電子情報通信学会
生体内の興奮性細胞の膜電位にみられるバースト応答は,細胞間情報伝達において重要な役割を持つと言われている.バースト応答を示す細胞を2つ電気シナプスによって結合したとき,結合係数パラメータに応じてバースト応答の同位相または逆位相同期状態が安定となることが,複数の実験及びモデルシミュレーションによって報告されている.そこで本報告では,単一のバースト細胞として単純な2次元写像モデルを使用し,電気シナプス結合系においてバースト同期が同位相から逆位相へと変化するメカニズムを調べる.結合強度パラメータの符号を変えることによって,不変部分空間の局所的な横断的安定性が切り替わり,結合が正のとき同位相解が,結合が負のとき逆位相解が安定となることを示す.また,単一細胞と結合系において,バースト応答が見られるパラメータ領域を比較する.
