研究者詳細 - 中井　拳吾

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ナカイ　ケンゴ

中井　拳吾

NAKAI Kengo

所属

環境生命自然科学学域講師

ホームページ

https://www.cc.okayama-u.ac.jp/~kengonakai/

外部リンク

学位

博士（数理科学）（東京大学）

研究キーワード

機械学習
リザーバーコンピューティング
流体力学

研究分野

自然科学一般 / 数理解析学

学歴

東京大学 Graduate School of Mathematical Sciences

2017年4月 - 2020年3月

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経歴

岡山大学学術研究院環境生命自然科学学域講師

2023年4月 - 現在

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国名：日本国

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東京海洋大学学術研究院助教

2020年4月 - 2023年3月

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独立行政法人日本学術振興会東京大学大学院数理科学研究科日本学術振興会特別研究員 DC2

2019年4月 - 2020年3月

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プリンストン大学 Applied and Computational Mathematics Visiting Student Research Collaborators

2018年9月 - 2018年10月

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所属学協会

日本応用数理学会

2021年4月 - 現在

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日本数学会

2017年3月 - 現在

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委員歴

日本応用数理学会編集委員主査

2022年4月 - 2023年3月

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団体区分：学協会

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流体力学会年会「流体数理」セッションオーガナイザー

2020年4月 - 現在

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団体区分：学協会

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日本応用数理学会編集委員

2020年4月 - 2022年3月

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団体区分：学協会

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論文

Lyapunov analysis of data-driven models of high dimensional dynamics using reservoir computing: Lorenz-96 system and fluid flow 査読

Miki Kobayashi, Kengo Nakai, YOSHITAKA SAIKI

Journal of Physics: Complexity 2024年5月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：IOP Publishing

Abstract

We computed the Lyapunov spectrum and finite-time Lyapunov exponents of a data-driven model&#xD;constructed using reservoir computing. This analysis was performed for two dynamics that exhibit a&#xD;highly dimensionally unstable structure. We focused on the reconstruction of heterochaotic dynam-&#xD;ics, which are characterized by the coexistence of different numbers of unstable dimensions. This&#xD;was achieved by computing fluctuations in the number of positive finite-time Lyapunov exponents.

DOI： 10.1088/2632-072x/ad5264

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その他リンク： https://iopscience.iop.org/article/10.1088/2632-072X/ad5264/pdf
Constructing low-dimensional ordinary differential equations from chaotic time series of high- or infinite-dimensional systems using radial-function-based regression 査読

Natsuki Tsutsumi, Kengo Nakai, Yoshitaka Saiki

Physical Review E 108 ( 5 ) 2023年11月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：American Physical Society (APS)

DOI： 10.1103/physreve.108.054220

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その他リンク： http://harvest.aps.org/v2/journals/articles/10.1103/PhysRevE.108.054220/fulltext
Constructing differential equations using only a scalar time-series about continuous time chaotic dynamics 査読

Natsuki Tsutsumi, Kengo Nakai, Yoshitaka Saiki

Chaos: An Interdisciplinary Journal of Nonlinear Science 32 ( 9 ) 2022年9月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：AIP Publishing

We propose a simple method of constructing a system of differential equations of chaotic behavior based on the regression only from scalar observable time-series data. The estimated system enables us to reconstruct invariant sets and statistical properties as well as to infer short time-series. Our successful modeling relies on the introduction of a set of Gaussian radial basis functions to capture local structures. The proposed method is used to construct a system of ordinary differential equations whose orbit reconstructs a time-series of a variable of the well-known Lorenz system as a simple but typical example. A system for a macroscopic fluid variable is also constructed.

DOI： 10.1063/5.0100166

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Dynamical system analysis of a data-driven model constructed by reservoir computing 査読

Miki U. Kobayashi, Kengo Nakai, Yoshitaka Saiki, Natsuki Tsutsumi

Physical Review E 104 ( 4 ) 2021年10月

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掲載種別：研究論文（学術雑誌）出版者・発行元：American Physical Society (APS)

DOI： 10.1103/physreve.104.044215

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その他リンク： http://harvest.aps.org/v2/journals/articles/10.1103/PhysRevE.104.044215/fulltext
Machine-learning construction of a model for a macroscopic fluid variable using the delay-coordinate of a scalar observable 査読

Kengo Nakai, Yoshitaka Saiki

DISCRETE AND CONTINUOUS DYNAMICAL SYSTEMS SERIES S 2020年5月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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Direction of Vorticity and a Refined Regularity Criterion for the Navier–Stokes Equations with Fractional Laplacian 査読

Kengo NAKAI

Journal of Mathematical Fluid Mechanics 21 ( 21 ) 2019年3月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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Machine-learning inference of fluid variables from data using reservoir computing 査読

Kengo Nakai, Yoshitaka Saiki

Physical Review E 98 ( 023111 ) 1 - 6 2018年8月

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記述言語：英語掲載種別：研究論文（学術雑誌）

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受賞

岡山大学工学部研究功績賞

2024年3月岡山大学

中井拳吾

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応用数学研究奨励賞

2022年3月日本数学会機械学習モデルの力学系構造の再現性と流体統計量の予測

中井拳吾

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数理科学研究科長賞

2020年3月東京大学大学院数理科学研究科

中井拳吾

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共同研究・競争的資金等の研究

時系列データの学習により得た機械学習時間発展モデルの力学系構造の解明

研究課題/領域番号：22K17965 2022年04月 - 2026年03月

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究若手研究

中井拳吾

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配分額：4550000円（直接経費：3500000円、間接経費：1050000円）

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流体運動におけるエネルギーの流れの考察

研究課題/領域番号：19J12482 2019年04月 - 2021年03月

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費特別研究員奨励費

中井拳吾

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配分額：2100000円（直接経費：2100000円）

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担当授業科目

数理データ活用学演習A （2024年度）通年 - その他
数理データ活用学演習B （2024年度）通年 - その他
最適化理論（2024年度）第３学期 - 月1～2,木1～2
機械学習の理論と応用（2024年度）前期 - 金7～8
機械学習入門（2024年度）第１学期 - 火7～8,金1～2
環境統計科学Ⅱ-1 （2024年度）第１学期 - 火7,金1
環境統計科学Ⅱ-2 （2024年度）第１学期 - 火8,金2
線形代数（2024年度）１・２学期 - 金5～6
線形代数（2024年度）１・２学期 - 金5～6
線形代数1 （2024年度）第１学期 - 金5～6
線形代数2 （2024年度）第２学期 - 金5～6
線形代数Ｉ（2024年度）１・２学期 - 金5～6
計算統計学B-1 （2024年度）第３学期 - 月1,木1
計算統計学B-2 （2024年度）第３学期 - 月2,木2
数理データ活用学演習A （2023年度）通年 - その他
数理データ活用学演習B （2023年度）通年 - その他
最適化理論（2023年度）第３学期 - 月1～2,木1～2
線形代数（2023年度）１・２学期 - 金5～6
線形代数（2023年度）１・２学期 - 金5～6
線形代数1 （2023年度）第１学期 - 金5～6
線形代数2 （2023年度）第２学期 - 金5～6
線形代数Ｉ（2023年度）１・２学期 - 金5～6
線形代数Ｉ（2023年度）１・２学期 - 金5～6
計算統計学B-1 （2023年度）第３学期 - 月1,木1
計算統計学B-1 （2023年度）第３学期 - 月1,木1
計算統計学B-2 （2023年度）第３学期 - 月2,木2
計算統計学B-2 （2023年度）第３学期 - 月2,木2

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