Yaguchi Takaharu

ヤグチタカハル | Yaguchi Takaharu

Affiliation and department：
Job title： Professor
Homepage URL (2)： http://www.math.kobe-u.ac.jp/HOME/yaguchi/ , http://www.math.kobe-u.ac.jp/HOME/yaguchi/indexe.htm

Research field (1)： Applied mathematics and statistics

Research keywords (6)： Machine Learning , 社会ネットワーク解析 , 数理モデリング , Morphological Computing , Geometric Mechanics , Numerical Analysis

Research theme for competitive and other funds (11)：

2024 - 2027 Deep Scientific Computing: integration of physical structure and deep learning through mathematical science
2022 - 2025 A longitudinal study of age-related changes in emotion regulation and trust and their relationship to social connectedness
2019 - 2025 Structure Preserving System Modeling and Simulation Basis Based on Geometric Discrete Mechanics
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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Papers (73)：

Port-Hamiltonian Neural Networks for Learning Coupled Systems and Their Interactions. NeurIPS 2024 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences. 2024
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
Application of the Kernel Method to Learning Symplectic Forms. Proc. of 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024). 2024
A New Approach to Designing Robust Hamiltonian Neural Networks by Regularisation. Proc. of 2024 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (NOLTA2024). 2024
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)：

YAGUCHI TAKAHARU, ISHIKAWA AI. 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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Lectures and oral presentations (186)：

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
(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
(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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Education (1)：

- 2004 The University of Tokyo Graduate School of Information Science and Technology Doctoral Program

Professional career (2)：

修士(情報理工学) (東京大学)
博士(情報理工学) (東京大学)

Committee career (7)：

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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Awards (9)：

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 - JSIAM Letters Paper Award JSIAM Letters Paper Award 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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Association Membership(s) (8)：

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

※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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