Yoshiyuki Kabashima 研究室

主宰者：Yoshiyuki Kabashima
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

この研究室では、統計物理学の手法を用いて、複雑なシステムの理論的理解と実問題への応用に取り組んでいます。特に、統計力学の「レプリカ法」や「動的平均場理論」といった解析手法を活用し、機械学習・信号処理・組合せ最適化などの分野で生じる本質的な課題を定量的に解明する研究を展開しています。これらの手法により、従来は経験的または数値的にしか理解できなかった現象の理論的な性質を明らかにしています。 具体的には、限られた測定データから元の信号を復元する圧縮センシング、ノイズを含む多くの選択肢から欠陥品を効率的に見つけ出す問題、大規模な組合せ最適化問題の解きやすさなど、実際の応用で重要な課題を扱っています。また、神経回路網による連想記憶のメカニズム、タンパク質の構造進化における頑健性、量子多体系の長時間ダイナミクスなど、自然界における情報処理や物理過程の理解にも取り組んでいます。さらに、細胞内信号伝達や生化学反応系における情報の流れを定量評価する研究も行い、統計物理学的な視点から生物システムの特性を明らかにしています。 研究室では、理論的解析と数値計算・シミュレーション、そして実験・観測データの解析を組み合わせることで、理論と応用の橋渡しを目指しています。

※ 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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