物理シミュレーション解析へのカーネル法の応用: 臨界現象のスケーリング解析
Application of kernel methods in computational physics : Scaling analysis of critical phenomena
概要
飛躍的なコンピュータの計算速度の向上により、様々な分野において大規模系の物理シミュレーションはますます有用なツールとなりつつある。しかし、出力されるデータの解析手法はあまり進化がないように思われる。本講演では、機械学習分野などで発展してきた非従来型の大規模データ処理や柔軟なデータ解析手法を大規模系の物理シミュレーションのデータ解析に用いた例を紹介する。特にノンパラメトリックなデータの解析手法の一つであるカーネル法を用いる事で、臨界現象のシミュレーション解析の困難がなくなる例を中心に新解析手法の有効性を紹介する。
産業界への展開例・適用分野
磁性体等の新物質の相図の理論解析。
研究者
| 氏名 | 専攻 | 研究室 | 役職/学年 |
|---|---|---|---|
| 原田 健自 | 複雑系科学専攻 | 応用数理学講座計算力学分野 | 助教 |