数値解析セミナー

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開催情報 火曜日 16:30~18:00 数理科学研究科棟(駒場) 056号室
担当者 齊藤宣一
セミナーURL http://www.infsup.jp/utnas/

今後の予定

2019年07月01日(月)

16:50-18:20   数理科学研究科棟(駒場) 117号室
河原田秀夫 氏 (AMSOK, 千葉大学名誉教授)
セラミックス球によるスケール形成防止効果と人体に及ぼす効用 (Japanese)
[ 講演概要 ]
セラミックス球を電解質溶液に浸したその界面に超強電場が発生することが知られている 。その電場に接触した炭酸カルシウム結晶に電気分極を生じ、それに基づく電気的エネル ギー(分極エネルギー)が化学ポテンシャルの一部として分配される。この分極エネルギ ーは核の生成を極端に妨害すると同時に生成した核の表面自由エネルギーを減少させる。 この現象がスケール形成防止効果を表現している。そのメカニズムが数理的手法を用いて 解明される。 更に、上記超強電場が水の分子集団に上記と同様な変化を生成することが 示される。この事実をもとにセラミックス球を人体に接触させたとき、如何なる現象が生 じるかについて議論する。

2019年07月08日(月)

16:50-18:20   数理科学研究科棟(駒場) 056号室
松田孟留 氏 (東京大学大学院情報理工学系研究科)
離散化誤差を考慮した常微分方程式モデルのパラメータ推定 (Japanese)
[ 講演概要 ]
常微分方程式でモデル化される現象において、観測データをもとにモデルのパラメータを推定する問題を考える。 ルンゲクッタ法などで得られる数値解を観測データに当てはめる方法が標準的であるが、この方法では数値解に含まれる離散化誤差によって推定精度が悪化しうる。
たとえば、高次元の常微分方程式においては計算量の観点から時間刻みを十分小さくとれないため、離散化誤差を無視できないと考えられる。 そこで本研究では、データに基づいて離散化誤差の大きさを見積もることでパラメータの推定精度を改善する手法を提案する。 数値実験によって、提案手法が離散化誤差を適切に定量化して推定精度を改善することが確認された。 本研究は大阪大学の宮武勇登准教授との共同研究である。