上田 肇一 (ウエダ ケイイチ)

UEDA Kei-ichi

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職名

教授

研究分野・キーワード

応用数学

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 2001年03月 -  博士(理学)  北海道大学

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2019年04月
    -
    継続中

    富山大学   大学院理工学研究部   生命・情報・システム学域   数理情報科学系   教授  

  • 2019年04月
    -
    継続中

    富山大学   理学部   数学科   教授  

  • 2011年04月
    -
    2019年03月

    富山大学   大学院理工学研究部   生命・情報・システム学域   数理情報科学系   准教授  

  • 2011年04月
    -
    2019年03月

    富山大学   理学部   数学科   准教授  

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 数学基礎・応用数学

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Neural network model for path-finding problems with the self-recovery property(共著)

    Kei-Ichi Ueda, Keiichi Kitajo, Yoko Yamaguchi, and Yasumasa Nishiura

    Physical Review E   99   032207   2019年03月

    共著

  • A mathematical model for adaptive vein formation during exploratory migration of Physarum polycephalum: routing while scouting

    Daniel Schenz, Yasuaki Shima, Shigeru Kuroda, Toshiyuki Nakagaki, Kei-Ichi Ueda

    Journal of Physics D   50   2017年

    共著

  • Behavioural differentiation induced by environmental variation when crossing a toxic zone in an amoeba

    Itsuki Kunita, Kei-Ichi Ueda, Dai Akita, Shigeru Kuroda, Toshiyuki Nakagaki

    Journal of Physics D   50   2017年

    共著

  • Current reinforcement model reproduces center‐in‐center vein trajectory of Physarum polycephalum

    Akita, D., Schenz, D., Kuroda, S., Sato, K., Ueda, K. I., Nakagaki, T.

    Development, Growth & Differentiation   59 ( 5 ) 465 - 470   2017年

    共著

  • Bidirectional Wave Propagations can Improve Loop Finding Time

    Keiichi Ueda, Yasumasa Nishiura, Yoko Yamaguchi, Keiichi Kitajo

    Advances in Cognitive Neurodynamics (IV)     277 - 282   2015年

    共著

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総説・解説記事 【 表示 / 非表示

  • ネットワークと力学系

    上田 肇一

    数理科学     2015年

    総説・解説(その他)   単著

科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 物質循環を考慮した数理モデルの作成による生命システムの自己組織化原理の解明

    基盤研究(C)

    研究期間:  2017年04月  -  継続中 

  • 自発的かつ柔軟な同期状態遷移を実現する脳神経ネットワーク構造と非線形性の解明

    新学術領域研究

    研究期間:  2016年04月  -  2018年03月 

     

  • 自己修正機能を有する自律分散システムの数理モデル作成とその数理解析

    基盤研究(C)

    研究期間:  2013年04月  -  2017年03月 

    生命現象の特徴である自律分散システムによる機能の発現機構を理解するためには、自己組織化パターン同士の相互作用ネットワークの数理機構の解明が不可欠である。本研究では、複数の自己組織化パターン、および空間スケールが異なる自己組織化パターンの相互作用を解析する手法を開発し、真正粘菌と脳活動で観察される遷移ダイナミクスの発生機構を解明することによって、実際の生命現象で観察される機能的振る舞いの仕組みを解明する。さらに、そこで得られた知見をもとに、自己修正機能を有する自律分散システムの設計法を提案する。そのために、数理モデルの作成を行う。また、これらの現象の理解には緩和振動子の集団運動に対する分岐構造解析が不可欠であるため、従来の解析手法を発展させる。

  • ヘテロな動的パターンの相互作用の数理的解明とその生命科学への展開

    新学術領域研究(研究領域提案型)

    研究期間:  2009年07月  -  2014年03月 

    人同志のコミュニケーション時に生じる脳波ダイナミクスの自己組織化現象の数理機構を解明するために、数理モデルの作成と数理解析を行う。

研究発表 【 表示 / 非表示

  • A network model for spatial control of arm movements

    A3 Foresight Program The 5th Joint Workshop, Mathematics of Biology, Fluid Dynamics and Material Sciences  2018年10月  -  2018年10月   

  • 自発的なパラメータ調整による振動子の同期現象

    RIMS共同研究(グループ型) 「統計的モデリングと予測理論のための統合的数理研究の展開」  2018年08月  -  2018年08月   

  • 自発的なパラメータ調整による振動子の同期現象

    第7回岐阜数理科学研究会  2018年08月  -  2018年08月   

  • 自発的なパラメータ制御による集団振動子の同期現象

    日本数学会  2018年03月  -  2018年03月   

  • パラメータの自動調整機能を有する分散システムの設計法

    北陸応用数理研究会2018  2018年02月  -  2018年02月   

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担当授業科目(学内) 【 表示 / 非表示

  • 2017年10月
    -
    2018年03月

    計算数理特論  (2017年度)  専任

  • 2017年10月
    -
    2018年03月

    数学特別研究  (2017年度)  専任

  • 2017年10月
    -
    2018年03月

    ゼミナール  (2017年度)  専任

  • 2017年10月
    -
    2018年03月

    情報数理特論B  (2017年度)  専任

  • 2017年10月
    -
    2018年03月

    数学英語  (2017年度)  兼担・兼任

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