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J-GLOBAL ID:200901046021651662   Update date: Nov. 07, 2024

Makino Junichiro

マキノ ジュンイチロウ | Makino Junichiro
Affiliation and department:
Job title: Professor
Homepage URL  (1): http://jun.artcompsci.org/
Research field  (2): High-performance computing ,  Astronomy
Research keywords  (4): Computational Physics ,  Astrophysics ,  計算物理 ,  天体物理学
Research theme for competitive and other funds  (23):
  • 2021 - 2024 アクセラレータ上で動作する粒子系シミュレータ開発フレームワークの開発
  • 2020 - 2023 "Telling Fukushima" : ICT teaching resource development and evaluation
  • 2018 - 2021 計算機の中の惑星探査: 計算機の中の惑星リングの実現にむけて
  • 2017 - 2020 ヘテロジニアス・メニーコア計算機による大規模計算科学
  • 2017 - 太陽系外惑星(第二の地球)の誕生と太陽系内惑星環境変動の解明(生命を育む惑星の起源・進化と惑星環境変動の解明)
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Papers (309):
  • Tenri Jinno, Takayuki R Saitoh, Yoko Funato, Junichiro Makino. Self-consistent N-body simulation of planetesimal-driven migration. I. The trajectories of single planets in the uniform background. Publications of the Astronomical Society of Japan. 2024
  • Makoto Miyoshi, Yoshiaki Kato, Junichiro Makino. An Independent Hybrid Imaging of Sgr A* from the Data in EHT 2017 Observations. Monthly Notices of the Royal Astronomical Society. 2024
  • Makoto Miyoshi, Yoshiaki Kato, Junichiro Makino, Masato Tsuboi. The Jet and Resolved Features of the Central Supermassive Black Hole of M87 Observed with EHT in 2017-Comparison with the GMVA 86 GHz Results. The Astrophysical Journal Letters. 2024. 963. 1. L18-L18
  • Keiya Hirashima, Kana Moriwaki, Michiko S Fujii, Yutaka Hirai, Takayuki R Saitoh, Junichiro Makino. Surrogate Modeling for Computationally Expensive Simulations of Supernovae in High-Resolution Galaxy Simulations. NeurIPS 2023 AI4Science Workshop. 2023
  • Tenri Jinno, Takayuki R Saitoh, Yota Ishigaki, Junichiro Makino. N-body simulation of planetary formation through pebble accretion in a radially structured protoplanetary disk. Publications of the Astronomical Society of Japan. 2023. 75. 5. 951-969
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MISC (272):
  • 3.11以後の科学リテラシー(no.112)-特集 原発事故と小児甲状腺がん. 2022. 92. 4. 336-341
  • 3.11以後の科学リテラシー(no.111). 2022. 92. 3. 191-195
  • 牧野 淳一郎. 3.11以後の科学リテラシー(no.110). 2022. 92. 2. 159-162
  • 牧野 淳一郎. 3.11以後の科学リテラシー(no.109). 2022. 92. 1. 19-22
  • 牧野 淳一郎. 3.11以後の科学リテラシー(no.108). 2021. 91. 12. 1127-1131
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Books (14):
  • Principles of High-Performance Processor Design For High Performance Computing, Deep Neural Networks and Data Science
    2021
  • 被曝評価と科学的方法
    岩波書店 2015 ISBN:9784000296366
  • 原発事故と科学的方法
    岩波書店 2013 ISBN:9784000296168
  • シミュレーション天文学
    日本評論社 2007 ISBN:9784535607347
  • とんでる力学
    丸善 2005 ISBN:4621076094
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Lectures and oral presentations  (38):
  • スーパーコンピューター「富岳」と宇宙物理・惑星科学
    (日本天文学会2021年春季年会企画セッションZ3「富岳時代のシミュレーション天文学」 2021)
  • シミュレーションによる宇宙物理-「京」、「富岳」、さらにその先へ
    (日本物理学会大阪支部 2020年度 公開シンポジウム「AIで切り拓く物理の世界」 2020)
  • 東日本大震災後の環境放射線研究と科学コミュニケーションの問題点
    (物理学会シンポジウム 2020)
  • A64fx アーキテクチャ向けアプリケーションチューニング-差分法を例に
    (第14回アクセラレーション技術発表討論会「COVID-19と戦うアクセラレーション技術」 2020)
  • 3.11 以後の科学者コミュニティの情報発信
    (物理学会シンポジウム ( ウェブ開催 ) 「個人被ばく線量の物理学的評価についての検討」 2020)
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Education (4):
  • - 1990 The University of Tokyo
  • - 1990 The University of Tokyo Graduate School, Division of General Culture
  • - 1985 The University of Tokyo College of Arts and Sciences Department of Basic Science
  • - 1985 The University of Tokyo Faculty of Liberal Arts
Professional career (2):
  • 修士(学術) (東京大学)
  • 博士(学術) (東京大学)
Work history (9):
  • 2016/03 - 現在 Kobe University Graduate School of Science Professor
  • 2012/04 - 2022/03 RIKEN RIKEN Advanced Institute for Computational Science
  • 2014/04 - 2021/03 RIKEN RIKEN Advanced Institute for Computational Science
  • 2013/01 - 2014/03 Tokyo Institute of Technology Earth-Life Science Institute Professor
  • 2011/04 - 2012/12 Tokyo Institute of Technology Graduate School of Science and Engineering
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Awards (10):
  • 2012/11 - ACM Gordon Bell Prize
  • 2003 - IEEE Gordon Bell 賞(福重俊幸、小久保英一郎、台坂博と共同受賞)
  • 2002 - 第14回中小企業新技術・新製品賞(技術・製品部門、浜松メトリクス(株)と共同受賞)
  • 2002 - 情報処理学会論文賞(朴泰祐、須佐元、梅村雅之、福重俊幸、宇川彰と共同受賞)
  • 2001 - IEEE Gordon Bell 賞(福重俊幸と共同受賞)
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Association Membership(s) (1):
日本天文学会
※ Researcher’s information displayed in J-GLOBAL is based on the information registered in researchmap. For details, see here.

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