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࿴ᶞ, ⏬ീฎ⌮ࢩࢫࢸ࣒(2) Tao, T., Ratsamee, P., Orlosky, J., Uranishi, Y. &Takemura, H (2020). MomentViz: An Interactive― 13 ―

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Proceedings of the 2020 ACM International

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OrthoGaze: Gaze-based three-dimensional object

Visualization and Manipulation of Air Conditioner

manipulation using orthogonal planes. Computers

Flow via Touch Screen. In: 2021 IEEE Conference& Graphics, 89, 1-10.

on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts(7) ㇂ཱྀဴஓ, ᕝῧ඘, ྜྷ෠㈼ኴ㑻, ୰ᮧὈஅ, ⚟஭

andUbiquitous

Computingandand Workshops (VRW), 430-431.

ဴኵ, ⓑ஭リἋ㤶, ຍ⸨ඞஓ & ୰ཎᩗᗈ (2020).

(14) Shirai, S., Nagataki, H., Nishida, T. & Takemura, H.

ᶆ‽௙ᵝ࡟ࡼࡿᩘᏛ࢜ࣥࣛ࢖ࣥࢸࢫࢺࡢၥ㢟(2021). A Case Study of Redesigning anᐇ⿦࡜ᐇ⏝ᛶࡢ᳨ド. ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱ & ࢚ࢹࣗ

Introductory CS Course into Fully Online and itsࢣ࣮ࢩࣙࣥ. 48, 47-52.

Evaluation. In: Proceedings of the 52nd ACM
Technical Symposium on Computer Scienceᅜ㝿఍㆟ ఍㆟㘓 㸦ᰝㄞ࠶ࡾ㸧

Education, 1274.

(8) Tsukagoshi, Y., Uranishi, Y., Orlosky, J., Ito, K. &Takemura, H. (2020). Rainbow Learner: Lightingཱྀ㢌Ⓨ⾲㸦ᅜෆ◊✲఍࡞࡝ 

Environment Estimation from a Structural-Color(15) 㛗℈ ឡ⌔ဏ, ᾆす཭ᶞ, Ratsamee, P., Orlosky,

Based AR Marker. In: Proceedings of the IEEE 3rd

J. & ➉ᮧ ἞㞝 (2020). Ⓩᨒືస࡟ෆᅾࡍࡿ⦎

International Conference on Artificial Intelligenceᗘࡢᐃ㔞໬, ᪥ᮏࣂ࣮ࢳࣕࣝࣜ࢔ࣜࢸ࢕Ꮫ఍

& Virtual Reality, 362-365.

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(9) Medeiros, A. C. S., Ratsamee, P., Uranishi, Y.,(16) ㇂ᮏ ㆑ᚰ, Ratsamee, P., Orlosky, J., ᾆす ཭

Mashita, T. & Takemura, H (2020). Human-Droneᶞ & ➉ᮧ ἞㞝 (2020). ᆏ㐨ࡢ᪼㝆ឤぬࢆᥦ♧Interaction: Using Pointing Gesture to Define a― 14 ―

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(18) ᆏୗ ᬕဢ, Ṋᮧ ⣖Ꮚ, ⓑ஭ リἋ㤶, ࢔ࣜࢨࢹ ࣓
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― 23 ―

大規模計算科学研究部門
Large-Scale Computational Science Division1(1) 共通教育・情報処理教育科目

部門スタッフ

計算機シミュレーション入門 (菊池)教授 菊池誠(2) 理学部専門科目

略歴: 1986 年 3 月 東北大学大学院理学研究科物理統計力学 1 (物理学科、菊池)学専攻博士後期課程修了、1987 年 2 月 大阪大学

統計力学 1 演義 (物理学科、菊池)理学部物理学科助手、1993 年 8 月 同助教授 (改組力学 1 (物理学科、吉野)により、現在、大阪大学大学院理学研究科)、2000

力学 1 演義 (物理学科、吉野)

年 4 月より、大阪大学サイバーメディアセンター

物理学特別研究 (物理学科、菊池・吉野)(3) 大学院理学研究科科目

大規模計算科学研究部門教授。日本物理学会会員。理学博士。

多体問題セミナー (物理学専攻、菊池・吉野)
統計物理学特別セミナー (物理学専攻、菊池・吉野)

2.1 修士論文(1) 長澤莉希「高ランクテンソル分解モデルの Belief
propagation に基づく解析」(大学院理学研究科物理学専攻)(2) 高 橋 真 夏 ”Observation of internal parameterschange of neural networks in learning phase”(大学((C) 水玉蛍之丞)

院理学研究科物理学専攻)

准教授 吉野元
略歴: 1996 年 3 月 筑波大学大学院博士課程物理学研究科修了、1995 年 4 月 日本学術振興会特別研究員 DC2 (1996 年 4 月 同 PD)、1997 年 4 月 日

2.2 研究概要

本学術振興会特別研究員 PD、2000 年 4 月 CEA

本部門の研究分野をひとことでまとめると学際計算

Saclay 研究所ポストドク研究員、2001 年 1 月 大

物理学である。統計力学や非線形動力学の理論を基礎

阪大学大学院理学研究科宇宙地球科学専攻 助手とし、計算機シミュレーションなどの計算物理学的手(2007 年 4 月 同助教)、 2014 年 4 月より、大規模法を用いて、物理学と生物学・情報科学・物質科学と計算科学研究部門准教授 日本物理学会会員。博

の学際領域の研究に取り組んでいる。現在の主な研究

士 (物理学)。

テーマはコロイド粒子系や磁性体におけるガラス状態・
ジャミング転移の研究、深層ニューラルネットワーク
による機械学習のメカニズムに関する統計力学的解析、
生命現象特に遺伝子制御ネットワークの進化、タンパ
ク質の折れたたみ、などである。また、特にモンテカ
ルロシミュレーションの拡張 (拡張アンサンブル法) とそれをもちいたレア・イベントのサンプリングについて精力的に研究を行っている。

3 教育・研究等に関わる全学支援
2

サイバーメディアセンター高性能計算機委員会、大教育・研究概要、高校
規模計算機システム利用講習会「OpenMP 入門」
本年度は以下の学内の講義を担当した。COVID-19 パ

生のためのスーパーコンピューティング・コンテスト、

ンデミックを受け、いずれもオンラインまたはオンラ

共通教育情報教育科目「計算機シミュレーション入門」

インと対面のハイブリッド授業である。

― 25 ―

合でも種々の観測量 (例えば下記の「重なり」(overlap)

担当など。

など) が同じ値に収束することが確かめられた。このことは学習のエネルギー地形が単純であることを示唆し

4 2020 年度研究業績
4.1ている。この理由の一つは上記のように「ベイズ最適」
な設定になっているためと考えられる。また、理論的

情報統計力学には学習の相転移 (推定可能-推定不能) が 2 次転移であ4.1.1 深層学習の統計力学

ることもわかっており、隠れた結晶状態 (教師機械) を

我々は最近、深層ニューラルネットワークによる機
械学習のメカニズムを統計力学的に明らかにするために、レプリカ理論を構成し、解析した (H. Yoshino,”From complex to simple : hierarchical free-energy landscape renormalized in deep neural networks”, SciPost
Phys. Core 2, 005 (2020)). 本年度は、この理論を検証するために、学習過程の大規模数値シミュレーショ
ンを行った。計算機は研究室内の計算機クラスターおよび阪大 CMC のスパコン OCTOPUS を用いた。
具体的な模型として、深さ L、幅 N の深層パーセプ
トロンネットワークを考える。この系は連続値をとる

N 2 × L 個のシナプス結合をパラメータとして持ち、これを変えることによって無数の異なるネットワークを生成することができる。ここで M = αN 個の入出力
データの組みを訓練データとし、これに適合するネッ
トワークの集合を考える。与えられた M 個の訓練デー
タに適合する一つ一つのネットワーク (シナプス結合のセット) を「解」と呼ぶことにする。パラメータ α を増大させてゆくと制約が厳しくなってゆき、解の空間は小さくなってゆく。
本年度は、ランダムな教師機械の入出力データを訓練データとして生徒機械が学習する (教師機械のシナプ
ス結合を推定する)、というシナリオでの解析を行った。
また簡単のため、「ベイズ最適」な状況を設定した。すなわち、生徒は教師のシナプス結合の値そのものは知らないものの、あとの情報 (教師機械のアーキテクチュ
ア、教師機械のシナプス結合の分布関数、入出力デー
タの分布関数) を知っているという想定である。ベイズ最適な場合はレプリカ対称性の破れが起こらず、学習のエネルギー地形はガラス的にならないことが一般に保証される。対応する理論解析はすでに上記論文で行っている。
具体的な数値計算では、教師、生徒機械それぞれの出力の差異を loss 関数で定量化し、これを小さくしてゆく絶対零度 (greedy) モンテカルロシミュレーション
を生徒機械において行った。生徒機械の初期状態としては、「正解」から出発するもの、まったくランダムな状態から出発するもの、という 2 通りを用いた (正解から出発しても α が有限であれば生徒機械は教師から離れてゆくことが許される)。単純に greedy なアルゴリ
ズムであるにも関わらず十分長時間後にはどちらの場探し出すのに、1 次転移的な困難がないことが予想されていたが、それとも矛盾しない。
このシミュレーションにおいては、同じデータのもとで複数の生徒機械 (レプリカ）に学習を行わせ、 a) 教
師-生徒機械間 b) 生徒-生徒機械間での、隠れ層におけるニューロンの発火パターンの類似性を計測した。この際、同じ層内でのパーセプトロンの入れ替えに関して不変な「重なり」(overlap) を導入して用いた。上記のようにベイズ最適な状況であるため、スピングラスの西森線上と同様に a),b) の overlap は一致することが理論的に期待されるが、実際それは確かめられた。シミュレーションの結果、overlap は空間的に非常に不均
一で、ネットワークの両端では大きな値になり、ネッ
トワーク中央部で一旦下がることがわかった。これは、上記のレプリカ理論の予想と整合しており、ネットワー
ク両端での拘束条件 (訓練データとの適合) の効果は、両端付近でもっとも強く、中央部付近には余裕が大きく残されていることが示唆される。ただし幅 N が有限であるため、熱力学極限での理論が示すような明確な「相転移」は見られない。
訓練データとは独立のテストデータに対する、教師生徒の出力の差異をみることにより、生徒機械の汎化能力を測ることができる。シミュレーションの結果、
テストデータに対しても、訓練データの場合と同様に

overlap に空間的に強い不均一性が現れることがわかった。生徒は中央部で教師から離れるが、出力に向かって再び近づいてゆくことがわかった。ただし、α を固定して N を増大させてゆくと、出力側での回復は強く抑制され、汎化能力は悪化することがわかった。
さらに拡張として hidden manifold model (Goldt-

Mezard-Krzakala-Zdevolova(2020)) にヒントを得たシミュレーションを行った。上記の理論、シミュレーション
では、入出力には N ビットのデータがあるが、各ビットは無相関である。つまり、データは N 次元空間にあり、N が大きいときには非常に高次元になる。一方、
例えば手書きのアルファベット文字の画像データをあつめた MNIST では、一枚あたり N = 784 ピクセルのデータがあるが、実効的な次元は D ∼ 14 程度である
ことが知られている。これは当然ながらピクセル間に強い相関があることを示唆している。こうした現実のデータのおける相関の効果を模倣するために、教師機械の幅を D(< N ) とし、教師機械の入出力データを N― 26 ―

ビットのデータに水増しするある種の変換を行って生徒に渡す、というシナリオ (hidden manifold model) でのシミュレーションを行った。その結果、訓練・テス

4.2 ガラス・ジャミング系の統計力学
4.2.1 複合自由度のジャミング - レプリカ理論

トデータどちらに対しても生徒間の overlap は上記と同

楕円コロイドなど複合自由度を持つ系のガラス転移、様に空間的に不均一になるものの、その絶対値が D をジャミング転移の一般的な性質を考察するために、複小さくするとともに全体的に急激に増大し、これを反合自由度ハードコアスピン模型を考案し、そのレプリ映して汎化能力も劇的に改善することがわかった。以カ平均場理論を構成した。その解析の結果、異なる自上の結果は、有限幅 N の効果と有限次元 D の効果の由度のガラス転移が分離して起こること、しかしジャ類似性を強く示唆している。理論的にはこれらの効果

ミング転移は同時に起こること、複合自由度になるこをレプリカ理論においてループ補正の効果として統一とによってジャミングのユニバーサリティが変わるこ的に考察できると予想している。

とがわかりつつある (吉野)。

以上はニューロンの活性化関数として符号関数を用いた場合の結果 (吉野) であるが、これを tanh 形に変更しても同様の結果が得られることがわかりつつある

4.2.2 パイロクロア格子磁性体におけるスピングラス
転移(高橋、吉野)。後者のシミュレーションでは、上記のモンテカルロ法ではなく、通常の逆誤差伝搬 (back propagation)+最急速勾配法を用いている。

我々は最近、外的なランダムネスが無視できるにも関わらず非常にシャープなスピングラス転移が観測されている Y2 Mo2 O7 パイロクロア型酸化物の有効的な理論
模型を提案した (K. Mitsumoto, C. Hotta and H. Yoshino,

4.1.2 ベクトル変数型データの統計的推定

Phys. Rev. Lett., 124, 087201 (2020)). この模型の一つ

我々は多成分ベクトル型のデータを、これらのあるの重要な要素は、Mo イオンの変位がアイスルールを種の拡張された内積で表される観測データから統計的満たしているということである。本年度はその微視的に推定する問題 (ベイズ推定) を定式化し、その統計力な基礎づけを第一原理的な観点から進め、ある種の協学的な解析を行っている。これは多成分ベクトルスピ

力的ヤーンテラー効果として捉えられることがわかっ

ン模型の制約充足問題 (H. Yoshino, 2018) の「逆問題」てきた (光元、堀田、吉野)。

になっている。これまでに誤り訂正符号の問題への応用を検討したところ、ある極限で Shanon の情報理論的限界を達成し、かつ情報転送レートを有限に止める

4.3 生命現象の物理学ことのできる優れたコーディング方式が出来ることが4.3.1 遺伝子制御ネットワークの進化に見られる普遍

わかっている (横井、吉野)。また最近、CDMA マルチ

性と特殊性

ユーザー復調 (T. Tanaka 2001)(Y. Kabashima,2003) の自然な拡張になっていることも判明した。これまでに細胞は外界の条件に応じてさまざまなタンパク質のレプリカ法に基づく性能評価の理論を定式化していた

発現量を調節する。これは多くの遺伝子が互いに調節(横井、長澤、吉野)。

しあうことによって実現しており、遺伝子制御ネット

本年度、Belief Propagation 法、特に Approximate Mes-

ワーク (GRN) と呼ばれる。GRN は外界への応答だけ

sage Passing (AMP) の方法に基づいた具体的な推定アでなく、細胞の成熟や分化などで細胞の性質を不可逆

ルゴリズムの実装に成功し、ガウスノイズの場合などに変えるためにも使われている (この不可逆変化を元にで具体的な数値解析を行った。またこの結果とレプリ戻すのが ES 細胞や iPS 細胞でのリプログラミングでカ法での解析との整合性も確かめることができた。(長ある)。この場合には GRN が多重安定な力学系である

澤、小渕、吉野) このアルゴリズムは、上記の深層ニューことが重要となる。GRN の多重安定性はファージのス

ラルネットワークなど、ある種の空間構造を持つ系にイッチなどにも使われており、GRN 全般に広く見られおける統計的推定 (学習) に自然に用いることができる。

る性質である。このような多重安定な力学系の発現に以上の結果をもとに、投稿論文を作成中である (長澤、はなんらかの普遍性があるのではないかと想像される。
また、GRN はこのように細胞条件を保ったり変えた

横井、小渕、吉野)

りする性質と同時に、突然変異に対する頑健性を備え
ていなくてはならない。変異に対する頑健性は GRN に限らず生命系一般に要請される性質であるが、「進化」という過程を経て初めて獲得されるものであろう。「機能」は進化に限らず一般の最適化手法でも獲得できる― 27 ―

のに対し、頑健性は進化という生命系ならではの特別

4.5 研究協力

な最適化過程の帰結と考えられる。
従来、計算生物学の分野での進化の研究は遺伝的アルゴリズムによる進化シミュレーションによって行われてきた。しかし、進化の普遍性と特殊性を調べるには比較対象が必要である。最も自然な比較対象は完全にランダムに作った GRN の集合だろう。しかし、適応度の高い GRN は極めて稀であるため、単純なランダム
サンプリングは役に立たない。そこで我々は進化の普遍性を研究する手法としてマルチカノニカルアンサン
ブル・モンテカルロ法 (McMC) を用いたレアイベント
サンプリングを用いることを提唱している (Nagata andKikuchi, PLos Comput Biol, 2020)。
McMC はもともとは物理系の熱平衡状態を効率よく

学内・学外の多くの研究者と積極的に研究協力を行うことにより、研究の活性化を計っている。吉野は Simons Collaboration on Cracking the Glass Problem(https://scglass.uchicago.edu) に afﬁliate として参加し、Francesco Zamponi 博士、Pierfrancesco Urbani 博士、Giulio Biroli 教授らと研究協力を行なっている。また、
時田恵一郎 (名古屋大学情報学研究科教授)、堀田知佐(東京大学総合文化准教授)、小渕智之 (京都大学情報学研究科准教授)、Yuliang Jin(中国科学院理論物理研究所
准教授)、白井伸宙 (三重大学総合情報処理センター助教)、勝木厚成 (日本大学理工学部助教) の各氏が招聘教員・招聘研究員として研究に参加している。

サンプルする手法として開発されたが、「エネルギー関数」を適切に設定することによって様々な問題に適用でき、特に「稀な状態」の出現確率を計算する手法として優れている。我々は GRN の適応度をエネルギーに見立てて、様々な適応度を持つ GRN をランダムに作りだしている。これまでに、外界の変化への応答の

5 社会貢献に関する業績
5.1 教育面における社会貢献
5.1.1 一般向け活動

鋭敏さを適応度として GRN をランダムに作ることに(1) COVID-19 パンデミックにより感染症の数理モデ

より、適応度が高い GRN では双安定性が創発し、適応ルが注目を集めていることから、講義「計算機シミ

度最大のネットワークはすべて双安定性であることをュレーション入門」に使った解説を動画として編集見出した。すなわち、双安定性は進化の履歴に関係なし、一般向けコンテンツ「感染症の SIR モデル」とく適応度が上がれば自動的に実現する普遍的な性質でして公開した (https://youtu.be/OpVjhEiﬂcg)。本ある。

原稿執筆時点で 1000 回以上視聴されている (菊池)さらに McMC と進化シミュレーションを比較することによって進化という過程の特殊性を調べる手法を提案した。GRN では、進化によって変異に対する頑健性

5.1.2 入学予定者向け活動が増すことと双安定性の出現が遅れることが示された。

(1) 2021 年度入学予定者向けオンラインコンテンツ

McMC で得られた GRN を解析してみると、適応度が「阪大ウェルカムチャンネル」にて、オンライン

高い単安定な GRN は総じて変異に対して頑健である

模擬授業「触れずに奏でる–電子楽器テルミンののに対し、双安定な GRN は変異に対して脆弱な GRN物理学」を提供した (菊池)。

が多数含まれることがわかった。つまり、進化によって双安定性の出現が遅れる理由は、変異に対して頑健な GRN が選ばれるためであると考えられる。このよ

5.1.3 高校生向け活動

うに「新しい表現系」の出現が遅れるという現象が普遍(1) サイバーメディアセンターと東京工業大学学術的なものかどうかには興味が持たれるところで、様々

国際情報センターの主催で「高校生のためのスーな系で調べてみる必要がある。これらの結果について

パーコンピューティング・コンテスト」予選を開はプレプリントを発表し、論文を投稿した (Kaneko and催。COVID-19 パンデミックにより本選は中止さ

Kikuchi, arXiv:2012.03030)。

れたが、理化学研究所との三者主催により「高校生・高専生「富岳」チャレンジ 〜SuperCon 本選

4.4

出場者によるスパコン甲子園！〜」を開催した (9拡張アンサンブル法の応用

月 13 日-22 日)。

進化の問題にマルチカノニカル法を用いたように、
拡張アンサンブルを用いたモンテカルロ法の新たな応用は当グループの重要なテーマであり、継続的に取り5.1.4 他大学非常勤講師等組んでいる。

(1) 東 大 総 合 文 化 研 究 科 集 中 講 義 「 ラ ンダ ム 系 の 統 計 力 学 - ガ ラ ス・ジ ャ ミ ン― 28 ―

グ系から深層学習の情報統計力学まで」(invited)

9/16,9/18,10/1,10/8,10/15,10/29,11/5,11/12 (吉野)6.4 国内学会発表
5.2

学会活動

(1) 日本物理学会秋季大会 (オンライン) 2020 年 9 月

5.2.1 国際ワークショップ組織委員(a) 光元亨汰, 堀田知佐, 吉野元「A2 Mo2 O7 におけるアイス的ヤーン-テラー歪みの機構」(b) 吉野元「深層ニューラルネットワークによ(1) オンライン研究会「ガラス物理とその周辺」(3/183/19) (参加者 35 名) を主催した。(吉野)る学習の統計力学：レプリカ理論とシミュ
レーショ」(2) 日本物理学会年会 (オンライン) 2020 年 3 月

5.2.2 学外委員(a) 吉野元「複合ハードコア p-spin 模型におけ(1) 日本物理学会第 75-76 期代議員 (吉野)(2) 東京大学物性研究所スーパーコンピューター共同

るガラス転移の分離とジャミング」(b) 長澤莉希, 小渕智之, 吉野元「高ランクテン

利用委員会委員 (吉野)

ソル分解の BP に基づく推定」(3) JHPCN 課題審査委員 (菊池)6.5 国内研究会発表

6 2020 年度研究発表論文一覧
6.1(1) 物性研研究会「量子多体計算と第一原理計算の新原著論文展開」2020 年 7 月(a) 吉野元「深層学習の情報統計力学:レプリカ(1) Hajime Yoshino, ”From complex to simple: hierarchical free-energy landscape renormalized in deep

理論とシミュレーション」(招待講演)(2) 東京大学総合文化研究科セミナー

neural networks”, SciPost Phys Core 2, 005 (2020)(2) Harukuni Ikeda, Kunimasa Miyazaki, Hajime
Yoshino, and Atushi Ikeda, ”Multiple glass transi-

2020 年 11 月(a) 吉野元「深層学習の情報統計力学」(招待講演)(3) 統計物理と統計科学のセミナー (統計数理研究所)
2020 年 12 月

tions and higher-order replica symmetry breaking ofbinary mixtures”, Phys Rev E 103, 022613 (2021).
(3) Shintaro Nagata and Macoto Kikuchi, ”Emergence of cooperative bistability and robustness of(a) 吉野元「深層ニューラルネットワークの解剖 」(招待講演)(4) オンライン研究会「ガラス物理とその周辺」2021
年3月

gene regulatory networks”, PLoS Comut Biol 16,
e1007969 (2020).

(a) 長澤莉希「高ランクテンソル分解モデルのBelief propagation に基づく解析」(b) 吉野元「複合自由度ハードコア p-spin 模型

6.2

プレプリントにおけるガラス転移の分離とジャミング」(1) Tadamune Kaneko and Macoto Kikuchi, ”Evolution
enhances the mutational robustness and suppresses
emergence of a new phenotype”, arXiv:2012.03030

7 競争的資金獲得状況(1) 2019 年度

6.3

文部省科学研究費補助金 (基盤研究(B)) 「スピンから捉えるガラス・ジャミング転移

解説・紀要等の物理:ソフトマターから情報統計力学まで」研(1) Kota Mitsumoto, Chisa Hotta and Hajime Yoshino,”Disorder-Free Glass Transitions of Spins and Orbitals in a Frustrated Pyrochlore Magnet”, Activity Report 2019, Supercomputer Center, Institute for
Solid State Physics, The University of Tokyo (2020)― 29 ―

究課題/領域番号 19H01812 (吉野: 代表)(2) 2020 年度 文部省科学研究費補助金 (基盤研究(A)) 「非平衡系のガラス・ジャミング転移」研究
課題/領域番号 20H00128(吉野: 分担)(代表者：宮崎州正)ίϯϐϡʔλ࣮‫ݧ‬Պֶ‫ڀݚ‬෦໳

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― 32 ―

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5.1.1 ֶ಺‫׆‬ಈͰ‫ؒظ‬Ԇ௕) ୅ද: ߱ដ(1) େࡕେֶ͍ͪΐ͏ࡇ ෦໳ެ։ (2020 ೥ 5 ݄ 2 ೔(4) ೔ຊֶज़ৼ‫ڵ‬ձ ֶज़‫ॿڀݚ‬੒‫ॿۚج‬੒ۚ एख‫ݚ‬༧ఆɺ߱ដɺ‫ٶ‬෢) (ίϩφՒͷͨΊʹ։࠵தࢭ)‫( ڀ‬B) “ඍ෼ํఔࣜʹର͢Δ൚༻తฒྻߏ଄อଘ
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5.3 ࢈ֶ࿈‫ܞ‬(1) ୈ 49 ճ਺஋ղੳγϯϙδ΢Ϝ (NAS2020)ɺ‫ؠ‬ख

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FreeFEM with application to a semi-conductorՊձओ࠵)ɺΦϯϥΠϯ։࠵ɺ2020 ೥ 12 ݄ 12 ೔

problem, The 12th tutorial and workshop on

ʙ14 ೔ (߱ដ)

FreeFEM, Laboratoire Jacques-Louis Lions, Sorbonne Universite, Web conference, Dec.

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11th,

2020.
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a solder ﬁling problem with contact angle anddifferential equation models with discretization er-

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scheme for the Allen-Cahn equation with a dy-ࠃ಺‫ूڀݚ‬ձ౳

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೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2020 ೥౓೥ձ, ΦϯϥΠϯ։

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࠵, 2020 ೥ 9 ݄ 8 ೔ʙ10 ೔.

preserving integrator MB4 and its application to(2) ླ໦ ް, ಛҟͳେ‫ن‬໛ૄߦྻͷ 4 ഒਫ਼౓ԋࢉΛ

quantum-mechanical wavepacket dynamics, Japan

༻͍ͨ LU ෼ղ, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2020 ೥౓೥

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boundary problems, J. Comput. Phys. 424 (2021)ͱͦΕΒʹ‫ͮ͘ج‬ภඍ෼ํఔࣜͷߏ଄อଘ਺஋

109857.

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Algorithms for the computation of the matrix log-(4) ߱ដ େհ, ತଟ֯‫্ࢠ֨ܗ‬ͷੵ෼ఆཧͱͦͷূarithm based on the double exponential formula, J.

໌, ೔ຊԠ༻਺ཧֶձ 2020 ೥౓೥ձ, ΦϯϥΠComput. Appl. Math. 373 (2020) 112396.

ϯ։࠵, 2020 ೥ 9 ݄ 8 ೔ʙ10 ೔.

(8) ླ໦ ް, FreeFEM ʹΑΔ 3 ࣍‫ݩ‬༗‫ݶ‬ཁૉ๏γ(5) ߱ដ େհ, ඇઢ‫ࠩܗ‬෼ -ઢ‫͋Ͱࢉܭܗ‬Δ͜ͱΛࣺϛϡϨʔγϣϯ, γϛϡϨʔγϣϯ, vol.39, no.2

ͯͯ-, ๺཮Ԡ༻਺ཧ‫ڀݚ‬ձ 2021, ੴ઒‫ࢢ୔ۚݝ‬(2020), pp.128-131.

― 35 ―

͓ΑͼΦϯϥΠϯ (߱ដ͸ΦϯϥΠϯࢀՃ), 2021
೥ 2 ݄ 16 ೔ʙ17 ೔.
ಛผ‫ڀݚ‬ใࠂɾम࢜࿦จɾത࢜࿦จത࢜࿦จ(1) Ԟଜ ਅળඒ, Design and analysis of structurepreserving schemes for parabolic partial differential equations with dynamic boundary conditions,(ࢦಋ ߱ដ).

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(2) ాத ྄ี, ը૾ิ‫͚͓ʹ׬‬Δमਖ਼ Allen–Cahn ํఔࣜϞσϧʹ‫ͮ͘ج‬ΞϧΰϦζϜͷఏҊ, (ࢦಋ‫ٶ‬෢).

(3) ೔ӫ ߤ, Overlapping Block ෼ׂʹΑΔ࿈ཱҰ࣍ํఔࣜͷ਺஋ղ๏, (ࢦಋ ‫ٶ‬෢).

― 36 ―

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the HPC Cluster System”, IEEE Access, Vol.8,

pp.198518–198531, Nov. 2020

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“Proposal of a Logical Sensor Architecture usingࢡ࢚ࢫࢺ࡟ᛂࡌ࡚ᥦ౪ࡍࡿࠕฎ⌮⤖ᯝฟຊࣉࣟࢭࢫࠖ

WoT-Based Edge Microservices,” Proceedings of the 1stࢆ㏣ຍࡍࡿࠋࡲࡓࠊ᪂ࡓ࡞࢔ࣉࣜࢣ࣮ࢩࣙࣥᐇ⾜ࡀIEEE International Workshop on Advanced IoTせồࡉࢀࡓ㝿ࠊࣃ࢖ࣉࣛ࢖ࣥࡢ୍㒊ࡀ᪤࡟࢚ࢵࢪࢥ

Computing (AIOT 2020) in Conjunction with the 44th

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Inference of Whole Brain Dynamics at Single Neuron
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pp.198518–198531, Nov. 2020✲௦⾲⪅ⱝᒣᑗᚁ ᅜኈ⯓኱Ꮫ ◊✲ศᢸ⪅ఀ㐩

[DOI:10.1109/ACCESS.2020.3035158].

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(7) ᖺᗘ Ꮫ㝿኱つᶍ᝟ሗᇶ┙ඹྠ฼⏝࣭ඹྠ◊✲ᅜ㝿఍㆟఍㆟㘓ᣐⅬබເᆺඹྠ◊✲ࠕ⮬Ⓨ☢໬㍈࡟ᆶ┤࡞☢ሙୗ࡟

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Shogo Matsui, Yasuhiro Watashiba, Susumu Date, Jason
Liu, Kaname Harumoto, Shinji Shimojo, ͆Architecture(2)of Job Scheduling SImulator for Demand Response

IoT Computing (AIOT 2020) in Conjunction with

Based Resource Provision͇, ISGC2021, March 2021.

the 44th Annual International Computer, Software

Yasuhiro Watashiba, Yuki Matsui, Susumu Date,and Applications Conference (COMPSAC 2020),“Evaluation of Resource Management System for

pp. 1223-1228, 2020 ᖺ 7 ᭶.

InfaaS-adaptive(3)

DisasterManagement

Application

Platform”, 2020 43rd International Convention on ᅜ㝿఍㆟㸦ཱྀ㢌Ⓨ⾲ࠊ࣏ࢫࢱ࣮➼㸧

Information, Communication and Electronic Technology(1)(MIPRO), Opatija, Croatia, Sep. 2020.

Report of Per-user Access Control Framework of[DOI: 10.23919/MIPRO48935.2020.9245080]

Network Resourcestowards Secure Interaction between

Kazuki

Miyagoshi,

YuuichiTeranishi,

TomoyaIoT Devices and Data Center”, US-Japan Workshop on

Kawakami, Tomoki Yoshihisa, and Shinji Shimojo,
͆ Proposal of a Logical Sensor Architecture using

Programmable Networking, NoV. 2020.
(2)

Susumu Date, Shinji Shimojo, “Real-time Failover

IEEE

Interdomain Routing Framework using SDN”, US-Japan

AnnualInternational

WorkshopInternational

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IoT

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Conference

Software(COMPSAC

2020),

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Learning and Cybernetics 2020, Australia, Dec. 2020.

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Shogo Kamata, Chunghan Lee, Susumu Date, ͆Per-user᳨ウ͇᝟ሗฎ⌮Ꮫ఍➨  ᅇ඲ᅜ኱఍0DUFK

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on Internet Computing & IoT, July 2020.

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Susumu Date, Hiroaki Kataoka, Shuichi Gojuki, Yiki

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System for Japanese Synthetic Population Data with

(6)

Workshop on Programmable Networking, Nov. 2020.

and1223-1228, July 2020.

(5)

Yoshiyuki Kido, Juan Sebastian Aguirre Zarraonandia,

WoT-Based Edge Microservices͇, Proceedings of the 1st

Computing (AIOT 2020) in Conjunction with the 44th

(4)

Susumu Date, Shogo Kamata, Chunghan Lee, “Status(4)ᮧ⏣ᛅᙪᕷᕝᏛᚋ⸨⿱௓ᮡᮌ❶⩏ఀ㐩㐍

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pp.448-455, May 2020.

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pp. 893-896, 2020 ᖺ 5 ᭶.

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Jason Haga, Gerald M. Pao, “Massively Parallel Causalఀ㐩 㐍͆ḟᮇࢫ࣮ࣃ࣮ࢥࣥࣆ࣮ࣗࢱࡢ࠿ࡓࡕ͇
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₇, May. 2020and Distributed Systems (ICPADS 2020), Dec. 2020.
(10) Widodo, R. N. S., Abe, H., & Kato, K. “HDRF: Hadoop
data reduction framework for hadoop distributed filesystem”, in Proceedings of the 11th ACM SIGOPSゎㄝ࣭ࡑࡢ௚
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Asia-Pacific Workshop on Systems (pp. 122-129), 2020

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(11) Widodo, R. N. S., Abe, H., & Kato, K. “DFS on a Diet:
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― 128 ―

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― 129 ―

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― 136 ―

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Journal of Security and Communication Networks,

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2.

3.

Vol.

2021,

pp.

1-14,

DOI:

10.1155/2021/6610863, 2021.2

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― 137 ―

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Hai Nguyen, Songpon Teerakanok, Atsuo Inomata,2021-CSEC-92(33), pp. 1-7, no. 2188-8655, 2021.3.

Tetsutaro Uehara, “The comparison of Word

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DOI: 10.5220/0010232301090120, 2021.

ࢫࢺ㸦SPT㸧, 2021-SPT-41(13), pp. 1-5, no. 2188-

Satoru Matsumoto, Tomoki Yoshihisa, Tomoya

8671 , 2021.3.

Kawakami, and Yuuichi Teranishi, "A Privacy-

12. 㔝ᮏ୍㍤ ⛅ᒣ‶᫛ ⾨⸨ᑗྐ ⊦ಛᩔኵ

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1355, ࢜ࣥࣛ࢖ࣥ㛤ദ, June 26th, 2020.

CSEC-91(10), 2020-EIP-90(10), 2020-SPT-40(10),pp.1-8, no.2188-8671, 2020.11.
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― 138 ―

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instruments

toidentify

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includingenvironmental factors’, Paper presented at special
session:The

transformation

of

urban

neighbourhoods: Challenges and opportunities for
reducing car dependence at the RGS-IBG Annual
International Conference 2020, 1 September 2020,
Virtual.
(2)Noriko Otsuka, Hirokazu Abe, Yuto Isehara andTomoko Miyagawa (2020 under review) ‘The
potential

use

of

green

infrastructure

in

the

regeneration of brownfield sites: three case studies
from Japan’s Osaka Bay Area’, submitted to Local
Environment in November. 2020.
(3)Tomoko Miyagawa, Clare Olver, Noriko Otsuka andHirokazu Abe, (2021 under review) ‘Policies andPlans for Open Space Management in Partnership in
Post-industrial Landscapes’, submitted to Journal ofForestry Research in March 2021.
(4)⁽ཎᘯ䚸኱኱ ሯ⣖Ꮚ䚸䛂ⱥᅜ䛾䠍䠌䠌ᖺ㈤㈚ఫᏯ䛻㻌 䛩䜛ㄪᰝ◊✲䛃䠄ㄪᰝ౫㢗䠅䚸୍⯡㈈ᅋἲேఫᏯᨵⰋ㛤Ⓨබ♫䚸2019.6.-2021.3.

― 158 ―

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autonomic nervous system responses during emotional― 161 ―

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࣭Yuko Mizuno-Matsumoto, Time-lag analysis for EEG
and ANS responses to emotional memory processing,
ISBET, Osaka, Feb. 25-27, 2021
࣭ Yusuke Yamamoto, Ayumi Muramatsu, Hajime
Nagahara, Noriko Takemura, Yuta Nakashima, Yuko
Mizuno-Matsumoto, Shinji Shimojo, Evaluation of theemotional status using graph theory analysis in EEG using
audiovisual simulation, ISBET, Osaka, Feb. 25-27, 2021
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― 219 ―

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