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2018年04月10日

データサイエンスセミナ―(4/26,参加自由)中河 嘉明 氏「植物生態学のシミュレーションモデルの総合における問題」 紅林 亘 氏「Koopman作用素のカーネル近似におけるハイパーパラメータ選択」

日時:4月26日(木) 13:00~14:00+ε
場所:DSラーニングコモンズ(データサイエンス棟1階)

アクセス:https://www.ds.shiga-u.ac.jp/access/

講演者:中河 嘉明 氏 (滋賀大学データサイエンス教育研究センター
題目:植物生態学のシミュレーションモデルの総合における問題

概要
植物個体は光や土壌中の養分などの資源を巡って競争しており、このような植物間相互作用が植物集団(植物個体群)の
ダイナミクスに大きな影響を与えていることが知られている。
本発表では、このような植物間競争と集団のダイナミクスの関係をシミュレーション研究の結果から論じる。
さらに、近年開発が進んでいる動的植生モデル(気候変動に対する植生の応答のシミュレーションモデル)に導入するための
植物個体群モデルが現在抱える問題を概観し、その問題を解決するため取り組んでいる手法について紹介する。

 

講演者:紅林 亘 氏 (滋賀大学データサイエンス教育研究センター
題目:Koopman作用素のカーネル近似におけるハイパーパラメータ選択

概要
Koopman作用素を基礎とし、力学系理論の観点から時系列データをモード分解する「動的モード分解」が近年注目され、
カーネル法などによる拡張が試みられている。
本研究では、カーネル化された動的モード分解におけるハイパーパラメータ選択法を提案し、提案手法がモード抽出の
精度の向上に資することを示す。