タイトル・講演者

• タイトル: JetEDMDの理論と応用
• 講演者: 石川 勲 (京都大学 大学院理学研究科 特定准教授)

概要

動的モード分解（Dynamic Mode Decomposition; DMD）は力学系のデータ駆動解析において基本的な手法であり、Koopman作用素との理論的な関係性も相まり、さまざまな拡張やその応用が考案されている。その中でも拡張動的モード分解（Extended DMD, EDMD）はその拡張性の高さから最も広く用いられているDMDの一般化の一つである。

JetEDMDは講演者が最近提案したEDMDの精密化である。いくつかの重要なEDMDのクラスを含んでおり、また、力学系のJetに対する作用として数学的に明快な解釈を与えることができる。本講演では、JetEDMDの理論的な部分を基本的なところから解説し、また、その力学系データ駆動解析への応用をについて説明する。

日時

2025 年 5 月 26 日 (月) 14:00-18:00

実施形態

対面・Google Meet のハイブリッド形式にて実施します。参加登録いただくと開催場所・オンライン参加 URL が表示されます。また、当日は X (Twitter) のハッシュタグ #ricosemi での投稿も歓迎します。

RICOS セミナーについて

RICOS では、物理シミュレーション、ひいてはものづくり全体を加速させるため、機械学習をはじめとした関連技術の研究・開発・ソフトウェア提供を行っています。そのためには、自社で研究開発を推進するとともに、社会全体の技術の発展に貢献することが重要であると考えています。

RICOS セミナー では、機械学習、数値解析、数理科学、物理学などさまざまな分野の専門家にご講演いただき、内容についてディスカッションします。本セミナーでの学術的な知見や応用に向けてのノウハウなどの共有を通じて、さまざまな分野や産学間での連携を強化するための一助になればと考えています。

注意事項

本イベントの内容は後日、YouTube やその他の媒体で紹介する可能性があります。その際、参加者名や質問内容なども紹介されることがありますのでご了承ください。本イベントの参加登録をもって、上記注意事項に同意いただいたこととします。

謝辞

本セミナーは、科学研究費助成事業挑戦的研究(萌芽)「低次元モデルと高次元モデルを融合した機械学習による流動現象の抜本的高速化」(研究課題/領域番号 24K22300) の補助を受けています。