栗原君、杉浦君、田嶋君が研究室に加わりました。ようこそ!
田嶋廉君が工学部長賞(研究)を受賞しました
田嶋廉君が当研究室での卒業論文研究「小売店立地ダイナミクスの数理モデル」により工学部長賞(研究)を受賞しました。おめでとうございます!
3/23 研究会「計算統計物理の今日と明日」
3/23(土)に本郷キャンパスで「計算統計物理の今日と明日」を開催します。
スポーツデータサイエンスコンペティション(サッカー部門)で最優秀賞を受賞しました。
当研究室の木下君、栗原君のチームの研究「サッカーにおけるスペース評価に基づく攻撃時の選手配置評価」がスポーツデータサイエンスコンペティション2023のサッカー部門で最優秀賞を受賞しました。
おめでとうございます!
ミニワークショップ
12/20 9時より、POSTECH Woo-Sung Jung 教授グループと合同でのミニワークショップを開催します(https://sites.google.com/view/ut-postech-workshop/home)。
参加歓迎です。
Japan-UK Mini workshop
9月8日13:00 より、Henrik J. Jensen 教授、Eduardo Viegas 博士 (ICL, UK) を迎えての mini workshop を開催します。
部屋のキャパシティの都合上、参加希望の方は島田までお知らせください。
CoPhEE2023
“統計物理学を基盤とした幅広いシステムでの集団現象”についての国際学会(Statphys28 サテライト)を工学部3号館で開催しました。参加いただいたみなさま、ありがとうございました。
12th-14th Aug. 2023: Collective Phenomena in complex systems: problems inspired by Ecology and Evolution (CoPhEE2023)
新種の導入頻度の効果についての論文が出版されました
モデル生態系において新種導入の頻度が個体数分布に与える影響について調べた研究の論文が出版されました。
https://pubs.aip.org/aip/cha/article/33/6/063151/2900121/Invasion-and-interaction-determine-population
現実的ネットワーク上での意見のダイナミクスについての論文
知人ネットワーク上でのお互いへの意見の時間発展についての論文が出版されました。この成果は 2022年度卒の黒田君の修士研究に基づくものです。
黒田君、おめでとうございます。
D. Kuroda, K. Kaski, & T. Shimada, “Frustrated opinion dynamics on real networks and its predictors”, Frontiers in Physics 1166219 (2023).
人間同士の協力関係や意見の更新の機構のひとつとして「間接的互恵性」の重要性が指摘されています。この論文ではこの間接的互恵性による意見更新モデルを実際の知人関係ネットワーク上でシミュレーションしました。これにより、ネットワーク構造を考えない場合と異なり関係性が固定した終状態に至らない傾向があること、またその全体的振る舞いが我々が先行研究で提案した平均場近似によって良く説明されることを示しました。さらに、関係性の局所的な振る舞いについてはネットワーク上での近傍だけの情報の方が良い予測因子になることも明らかにしました。
Social Physics についてのセミナー(9/30 18:00~@工学部3号館31号教室)
Kimmo Kaski 教授によるセミナー(システム創成学専攻学術講演会)があります。みなさまの参加をお待ちしています。
September 30th 18:00 at Eng. Building room 31
Systems Innovation Colloquium No. 11
“Social Physics: Mobile Data Analysis and Computational Modelling of Human Social Networks”
Prof. Kimmo Kaski (Aalto Univ., Oxford Univ., Complexity Science Hub Vienna)
In recent years the modern Social Physics has focused on studying large-scale socially relevant datasets using data analysis and computational modelling and yielded unprecedented insight into human social network structures and processes therein. This is well-demonstrated by our analysis of a large mobile phone dataset finding the social networks having modular structure of communities with strong internal ties and weaker external ties. As this data includes the phone users’ demographics, i.e. gender and age, we have investigated the nature of human social interactions from the egocentric viewpoint and got a deeper insight into the gender and age-related social behaviour patterns and dynamics of human relationships, across their lifespan.