Gen Nakamura 研究室
主宰者:Gen Nakamura
北海道大学
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室は、物質や現象の性質を数学的に解析し、測定データから未知の構造や性質を推定する逆問題に取り組んでいます。具体的には、熱伝導、光の散乱、弾性波の伝播といった物理現象を記述する微分方程式を扱い、その解の性質を理論的に証明することで、観測データから物体内部の欠陥や材料定数を復元する手法を開発しています。
材料科学の応用では、時間とともに変形が進む粘弾性材料や、複数の層構造を持つ導電性物質の性質を数学モデルで表現し、測定データの逆解析を通じて未知パラメータを同定する研究を進めています。また医学応用として、磁気共鳴弾性撮影(MRE)により生体組織の粘弾性を非侵襲的に計測し、肝疾患などの診断に用いるための理論的基盤を構築しています。さらに生体組織内の光伝播を記述する拡散方程式モデルを用いた光学イメージングの逆問題にも取り組んでおり、時間領域データから蛍光物質の位置を特定する手法を提案しています。
これらの研究の中核は、物理現象の数学的表現と逆問題の理論的解析です。解の一意性や安定性を証明し、数値計算を通じて実際のデータ処理に適用できるアルゴリズムを開発することで、科学・医学における実践的な問題解決に貢献することを目指しています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(31 件)
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- DOI: https://doi.org/10.3918/jsicm.31_145
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.aml.2024.109111
- DOI: https://doi.org/10.14492/hokmj/2022-626
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- DOI: https://doi.org/10.1088/1361-6420/ad8d78
- DOI: https://doi.org/10.1137/23m1592456
- DOI: https://doi.org/10.1098/rsta.2023.0295
- DOI: https://doi.org/10.1063/5.0081169
- [2023] Numerical studies of domain sampling methods for inverse boundary value problems by one measurementDOI: https://doi.org/10.1016/j.jcp.2023.112099
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- DOI: https://doi.org/10.3934/ipi.2022049
- DOI: https://doi.org/10.1140/epjp/s13360-022-03490-0
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- [2022] Uniform regularity for a density-dependent incompressible Gross–Pitaevskii–Navier–Stokes systemDOI: https://doi.org/10.4171/zaa/1694
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.rinam.2021.100183
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jos.2021.09.005
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