非線形時系列解析，非線形予測，カオス現象の解析とその応用，脳神経科学，複雑ネットワーク理論

台風の進路、地震の発生、株価の変動など、私たちの周りには複雑に変化する現象が数多くあります。本研究室では、時系列解析や複雑ネットワーク理論を用いたビッグデータ解析により、複雑な振舞いの背後に隠された法則性を明らかにし、予測・制御・診断などに応用する研究を行っています。また、脳神経系の数理モデル解析により、脳で用いられている情報処理原理を解明し、人工知能を超える新しい情報処理技術の創出も行っています。さらに、同期現象の解析を通じた農学への応用を理論・実験の両面から行っています。

1. 天候予測、地震発生予測、ネットワークの時間発展予測、ビッグデータ解析

2. 脳神経科学、人工知能

3. 同期現象の解析と数理農学への応用

4. 数理農学

   数理工学で得られた種々の知見を用いて，農学における諸問題を数学的アプローチにより解決します．現在は，非線形振動子の共通ノイズ同期現象を用いて，植物の示す隔年結実現象を解析しています．

1. 教授 池口 徹 IKEGUCHI Tohru
2. 助教 Sviridova Nina SVIRIDOVA Nina