研究者
J-GLOBAL ID:201301099764798675   更新日: 2024年11月10日

谷口 隆晴

ヤグチ タカハル | Yaguchi Takaharu
所属機関・部署:
職名: 教授
ホームページURL (2件): http://www.math.kobe-u.ac.jp/HOME/yaguchi/http://www.math.kobe-u.ac.jp/HOME/yaguchi/indexe.htm
研究分野 (1件): 応用数学、統計数学
研究キーワード (6件): 機械学習 ,  社会ネットワーク解析 ,  数理モデリング ,  Morphological Computing ,  幾何学的力学理論 ,  数値解析
競争的資金等の研究課題 (11件):
  • 2024 - 2027 深層科学技術計算:数理科学を基盤とする物理構造と深層学習の融合
  • 2022 - 2025 感情調整と信頼の加齢変化と社会的つながりに関する縦断研究
  • 2019 - 2025 幾何学的離散力学を核とする構造保存的システムモデリング・シミュレーション基盤
  • 2020 - 2024 ブラックボックス微分方程式モデルに対する保存則抽出手法とネットワーク解析への応用
  • 2018 - 2021 健康増進に資する社会的ネットワーク可視化手法の開発と地域介入の効果検証
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論文 (73件):
  • Razmik Arman Khosrovian, Takaharu Yaguchi, Takashi Matsubara. Port-Hamiltonian Neural Networks for Learning Coupled Systems and Their Interactions. NeurIPS 2024 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences. 2024
  • Toki Shinogi, Baige Xu, Takaharu Yaguchi. Learning Difference and Summation Operators for Discretization of Nonlocal Hamiltonian Partial Differential Equations Using Neural Networks. Proc. of 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024). 2024
  • Taisei Ueda, Baige Xu, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi. Application of the Kernel Method to Learning Symplectic Forms. Proc. of 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024). 2024
  • Dehami Kiryu, Baige Xu, Takashi Matsubara, Takaharu Yaguchi. A New Approach to Designing Robust Hamiltonian Neural Networks by Regularisation. Proc. of 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024). 2024
  • Atsushi Takabatake, Baige Xu, Takaharu Yaguchi. Hyperbolic-PDE-Based Neural Network Architecture. Proc. of 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024). 2024
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MISC (8件):
  • 谷口 隆晴, 石川 歩惟. 微分方程式モデルによる楽器シミュレーション. シミュレーション. 2016. 35. 2
  • 石川 歩惟, 谷口 隆晴. Webster方程式に対する離散勾配法とその力学的不変性について (新時代の科学技術を牽引する数値解析学). 数理解析研究所講究録. 2015. 1957. 14-26
  • 谷口 隆晴. 書評 D. Furihata and T. Matsuo : Discrete Variational Derivative Method : A Structure-Preserving Numerical Method for Partial Differential Equations. 数学. 2014. 66. 1. 107-111
  • 谷口 隆晴, 谷口 隆晴, 降旗 大介. ある半離散スキームによるソリトンシミュレーションについて (科学技術計算における理論と応用の新展開). 数理解析研究所講究録. 2012. 1791. 87-96
  • 谷口 隆晴, 松尾 宇泰, 杉原 正顯. ハミルトン偏微分方程式に対する解析力学的空間離散化法とその応用 (数値解析と数値計算アルゴリズムの最近の展開). 数理解析研究所講究録. 2010. 1719. 61-73
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講演・口頭発表等 (186件):
  • 波動方程式のハミルトニアン密度のDeepONetによる作用素学習
    (第27回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2024) 2024)
  • 深層科学技術計算
    (第49回ASE研究会開催 2024)
  • 深層科学技術計算:深層学習の物理モデリング・シミュレーションへの応用
    (Plasma Simulator Symposium 2024 2024)
  • 非線形波動のモデリングのためのハミルトニアン密度の作用素学習
    (日本応用数理学会2024年度年会 2024)
  • Hyperbolic Partial Differential Equations Derived From Hippo Matrices
    (REMODEL-DSC Workshop on Machine Learning and Physics 2024)
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学歴 (1件):
  • - 2004 東京大学 大学院情報理工学系研究科博士課程退学
学位 (2件):
  • 修士(情報理工学) (東京大学)
  • 博士(情報理工学) (東京大学)
委員歴 (7件):
  • 2021/04 - 現在 MDPI Mathematics Topic Editor
  • 2015/05 - 2024/03 日本学術会議 計算音響学小委員会 委員
  • 2019/10 - 2021/09 日本数学会応用数学分科会委員会委員
  • 2018/04 - 2021/03 日本応用数理学会 JSIAM Letters 幹事編集委員長
  • 2015/09 - 2018/03 日本応用数理学会 JSIAM Letters 副編集委員長
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受賞 (9件):
  • 2024/10 - 神戸大学 学長表彰(財務貢献者)
  • 2023/10 - 神戸大学 学長表彰(財務貢献者)
  • 2023/09 - 日本応用数理学会 JSIAM Letters 論文賞 Causal inference for empirical dynamical systems based on persistent homology
  • 2021/08 - 日本応用数理学会 日本応用数理学会論文賞 理論部門 波動方程式と弾性方程式からなる連成系のシンプレクティック性について
  • 2017/09 - 日本応用数理学会 日本応用数理学会論文賞(理論部門) ハミルトン方程式に対する離散勾配法のRiemann構造不変性
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所属学会 (8件):
Institute of Electrical and Electronics Engineers ,  情報処理学会 ,  Society for Industrial and Applied Mathematics ,  American Institute of Aeronautics and Astronautics ,  日本流体力学会 ,  Mathematical Association of America ,  日本数学会 ,  日本応用数理学会
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