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東京確率論セミナー
過去の記録 ～09/27｜次回の予定｜今後の予定 09/28～
| 開催情報 | 月曜日 16:00～17:30 数理科学研究科棟(駒場) 126号室 |
|---|---|
| 担当者 | 佐々田槙子、中島秀太（明治大学）、星野壮登（東京科学大学） |
| セミナーURL | https://sites.google.com/view/tokyo-probability-seminar23/ |
今後の予定
2025年10月06日(月)
16:30-18:00 数理科学研究科棟(駒場) 126号室
講演の開始が遅くなっています。今日はTea Time はありません。
河備 浩司 氏 (慶應義塾大学)
Riemann多様体上の排他過程に対する流体力学極限
講演の開始が遅くなっています。今日はTea Time はありません。
河備 浩司 氏 (慶應義塾大学)
Riemann多様体上の排他過程に対する流体力学極限
[ 講演概要 ]
(コンパクトとは限らない)完備なRiemann多様体をグラフで離散化し, その上の排他過程に対するスケール極限を考察する。
本講演では, 石渡 聡 氏 (山形大学), 角田 謙吉 氏 (九州大学)と現在進行中の共同研究に基づき, 流体力学極限について得られた成果を報告する。
(コンパクトとは限らない)完備なRiemann多様体をグラフで離散化し, その上の排他過程に対するスケール極限を考察する。
本講演では, 石渡 聡 氏 (山形大学), 角田 謙吉 氏 (九州大学)と現在進行中の共同研究に基づき, 流体力学極限について得られた成果を報告する。
2025年10月20日(月)
16:00-17:30 数理科学研究科棟(駒場) 126号室
15:15〜 ２階のコモンルームでTea timeを行います。ぜひこちらにもご参加ください。
大泉 嶺 氏 (国立社会保障・人口問題研究所 (厚生労働省))
Fredholm Integral Equations and Eigenstructure: Genealogical Expansions via Non–Hilbert–Schmidt Solutions
15:15〜 ２階のコモンルームでTea timeを行います。ぜひこちらにもご参加ください。
大泉 嶺 氏 (国立社会保障・人口問題研究所 (厚生労働省))
Fredholm Integral Equations and Eigenstructure: Genealogical Expansions via Non–Hilbert–Schmidt Solutions
[ 講演概要 ]
Fredholm integral equations play a central role in describing the long-term behavior of structured population models. In this talk, I present a determinant-free approach that constructs eigenfunctions through genealogical expansions, valid even beyond the Hilbert–Schmidt setting. The expansion is closely related to taboo probabilities in Markov chains, allowing eigenfunctions to be interpreted as cumulative ancestral contributions. As an application, I discuss age-structured branching processes and show how quantities such as expected generation counts and reproduction numbers naturally arise from the eigenvalue problem. This perspective highlights how eigenstructure encodes genealogical memory and opens connections between population dynamics, probability theory, and evolutionary processes.
Fredholm integral equations play a central role in describing the long-term behavior of structured population models. In this talk, I present a determinant-free approach that constructs eigenfunctions through genealogical expansions, valid even beyond the Hilbert–Schmidt setting. The expansion is closely related to taboo probabilities in Markov chains, allowing eigenfunctions to be interpreted as cumulative ancestral contributions. As an application, I discuss age-structured branching processes and show how quantities such as expected generation counts and reproduction numbers naturally arise from the eigenvalue problem. This perspective highlights how eigenstructure encodes genealogical memory and opens connections between population dynamics, probability theory, and evolutionary processes.
