Ken Umeno 研究室

主宰者：Ken Umeno
京都大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、決定論的な力学系における複雑な振る舞いと、それが示す普遍的な統計法則の解明を主要な研究テーマとしています。微視的なカオス的な変換から巨視的な物理現象がいかに生じるかを理論的に追求し、特に情報幾何や情報ダイナミクスなどの数学的手法を用いて、カオスと秩序の関係を明らかにしようとしています。また、時系列データに現れるカオス的性質を機械学習で学習可能か、あるいは複数の結合系における同期現象など、カオス理論の応用についても研究を進めています。 さらに、これらの理論的知見を実社会の現象に応用する研究も展開しており、金融市場の効率性や暗号資産の価格変動における複雑さを多フラクタル解析で分析したり、地震前駆現象の検出を時系列信号処理で実現したりしています。具体的には、地殻変動データやイオノスフェアデータから地震の前兆信号を抽出する手法開発、ホテルなどの予約データから指数関数則を発見し動的価格設定に応用することなど、幅広い分野で理論と実践を結合させています。これにより、複雑系の原理と予測可能性の限界・可能性について、基礎から応用まで統合的に理解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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