縮約理論に基づく数理モデリングとデータ分析

実世界で観測される多様かつ複雑な動的現象を、力学系理論や確率過程の枠組みを用いてモデリングする研究を行っています。特に、高次元で複雑なデータから本質的な構造を抽出し、少数の自由度で表現できる低次元縮約モデルを構築することで、現象の理解と予測を可能にすることを目指しています。縮約モデルを導くための理論的基盤の確立に加え、実際の現象への理論の応用として、数理モデリングやデータ分析にも取り組んでいます。
理論の応用例として特に成果を上げているのが、音楽演奏や身体運動におけるヒトのリズムやテンポ制御を担うリズム協調メカニズムの研究です。ヒトのリズム協調を記述する縮約モデルを提案し、行動実験データに適用してモデルパラメータを推定する手法を開発しています。このアプローチにより、テンポの加速など一見非自明な現象が生じるメカニズムの解明が進みつつあります。