基本情報

所属
東北大学 データ駆動科学・AI教育研究センター データ科学教育研究部門 特任教授
学位
理学博士(名古屋大学)
理学修士(京都大学)

J-GLOBAL ID
200901069139784527
researchmap会員ID
1000024672

論文

  136

MISC

  11

書籍等出版物

  15

講演・口頭発表等

  114

担当経験のある科目(授業)

  4

共同研究・競争的資金等の研究課題

  59

メディア報道

  6

その他

  13
  • 2015年7月 - 2015年7月
    非可換確率解析:量子ホワイトノイズと量子ウォークの新展開
  • 2013年7月 - 2013年7月
    非可換確率システム:解析、モデリング、およびその応用
  • 2013年7月 - 2013年7月
    非可換無限次元調和解析:表現論と確率論の融合的アプローチ
  • 2010年11月 - 2010年11月
    本学において、数学と諸分野との連携強化のためのプラットフォーム形成を行う。
  • 2010年7月 - 2010年7月
    非可換調和解析と実世界複雑現象への応用
  • 2007年7月 - 2007年7月
    非可換確率解析の新展開とネットワーク科学への応用
  • 2005年7月 - 2005年7月
    最終目標は、確率解析に質的な変化を与え、ランダム現象に対する新しい数理モデルを構築することにある。そのために、伝統的な確率解析の代数的構造、特に、量子成分の非可換性の役割を探求し、揺らぎの数学的起源を探る。さらに解析的な手法を組み合わせて、量子成分の集積による漸近的な挙動を研究し、さまざまな極限定理をその精密評価とともに導く。こうして構成される揺らぎのモデルは、伝統的な確率解析によっては捉えることができない非可換性を反映することから、新しい数理モデルとなることが期待される。 われわれの目標を達成するための鍵は「量子ホワイトノイズ解析」とりわけ確率微分方程式の非可換拡張、量子ホワイトノイズの非線形関数、一般化されたフーリエ・ガウス変換、量子ホワイトノイズ微分の理論の発展にある。そのために、代数的手法から解析的手法へ、および理論から応用へという2本の軸に沿って問題解決に当たる。特に、次の項目を取り上げる:(I)大偏差原理(解析+理論);(II)自由確率論(代数+理論);(III)ネットワークのスペクトル(代数+応用);(IV)ファインマン積分(解析+応用)。これらの4課題との境界領域に大きな成果が期待される。われわれの研究組織はそのような分野の専門家から成っていて、互いに強い相互作用が可能であり、これまでの研究実績はここに提案している研究計画が十分に実現可能であることを裏打ちしている。 2年間の研究期間中に少なくとも8回の相互訪問を実施し、集中ワークショップを開催する。これらを通して両国における若手研究者を奨励することも念頭においている。さらに、異なったバックグラウンドをもつ研究者との交流を活発化する目的も含め、開かれた会議を両国において1回ずつ開催する。
  • 2001年11月 - 2001年11月
    研究会を開催
  • 2001年4月 - 2001年4月
    文章の類似性解析とその確率モデル
  • 2000年4月 - 2000年4月
    ポーランド・ヴロツワフ大学との無限次元調和解析に関する共同研究
  • 1999年4月 - 1999年4月
    ドイツ・チュービンゲン大学との共同セミナー
  • 1996年7月 - 1996年7月
    ホワイトノイズと微分方程式