Yoshito Hirata 研究室

主宰者：Yoshito Hirata
筑波大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑な時系列データから隠された構造や規則性を抽出する数理的手法の開発と応用に取り組んでいます。特に、再帰プロット（時系列の自己相似性を可視化する図）と呼ばれる解析ツールを核としながら、様々な実学的課題に応用しています。時系列上の事象間の距離を定義する編集距離法など、従来とは異なるアプローチを組み合わせることで、スパース（情報量の少ない）なデータからでも系の動的特性を読み解くことを目指しています。 応用領域は多岐にわたります。生物学では、単一細胞レベルの遺伝子領域の接触情報から3次元的な染色体構造を再構成する手法を開発しており、発生過程における染色体の再編成を明らかにしています。地震予測では、太陽活動や月の潮汐力といった外部要因と地震活動の因果関係を時系列解析により検証し、予測精度の向上を試みています。医学では、パーキンソン病患者の歩行パターンを少ないデータで分類する手法を提案するなど、神経変性疾患の診断支援への応用も進めています。 これらの研究を通じて、数学的に厳密な時系列解析理論と実問題の解決とを橋渡しすることが、本研究室の特徴です。非線形動力学と統計的機械学習を統合した手法により、自然現象や生命現象に内在する複雑なパターンを定量的に理解することに貢献しています。

※ 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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