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犬伏研究室
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该研究室运用动力系统理论，探索湍流与机器学习中的非线性现象。
About关于研究室
用动力系统理论，解读非线性现象。
犬伏研究室运用数学分支之一的
动力系统理论是研究微分方程等数学模型的数学分支。
该研究室应用这一理论，
最近，
术语说明
- 动力系统理论
- 研究微分方程等数学模型的数学分支
- 混沌
- 在非线性数学模型中，
即使没有随机 因素也会出现的、 看似随机的现象 - 储备池计算
- 通过关于学习参数的线性模型，
来近似输入与输出时间序列之间非线性关系的机器学习方法 - 强化学习
- 适合处理覆盖整个时间范围的优化问题的机器学习方法
News研究室公告
二维湍流数据同化的论文在《Journal of Fluid Mechanics》期刊上发表，
并入选封面 与硕士课程学生合作撰写的论文在《Scientific Reports》期刊上发表
犬伏副教授荣获日本流体力学会的竜門奖
湍流数据同化的论文在《Physical Review Letters》期刊上发表
Research研究课题
该研究室对数学，
※示意图用动力系统研究流体运动
从动力系统理论的角度，
※示意图储备池计算的数学原理
储备池计算是一种机器学习方法，
※示意图利用强化学习优化流体混合
要获得高效的混合方法，
Members教师
- 副教授犬伏 正信
Voices学长学姐的评价
评价基于在读
对于接受采访的学生，
学长学姐的评价
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学长学姐的评价会回答这些问题
- 这个研究室的推荐点是什么?
- 进入后才知道的事情是什么?
- 氛围和老师的性格如何?
- 推荐给什么样的学生?
- 毕业后的去向?
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本页信息由LabLog运营团队根据研究室的公开信息和采访整理。
关于图片
顶部和研究课题的图片为示意图，
- 顶部图片：《Turbulence arbre 2 modifié-1》 Lamiot／CC BY-SA 3.0（裁剪）
- 用动力系统研究流体
运动：《Airplane vortex edit》 NASA Langley Research Center (NASA-LaRC), Edited by Fir0002／公有领域 （裁剪） - 储备池计算的数学原理：《Artificial Neural Network with Chip》 mikemacmarketing / original posted on flickr Liam Huang / clipped and posted on flickr／CC BY 2.0（裁剪）
- 利用强化学习优化流体
混合：《CSIRO ScienceImage 2797 Textile Dye in Water》 Textile and Fibre Technology, CSIRO／CC BY 3.0（裁剪） - 相关研究室
（中山研究室） ：《Răstoliţa, train schedule》 cs:ŠJů／CC BY-SA 3.0（裁剪） - 相关研究室
（橋口研究室） ：《Random-pixels-black-white》 Georg-Johann／CC0（裁剪） - 相关研究室
（石渡研究室） ：《Star Cluster R )》 Credit: NASA, ESA, and STScI／公有领域 （裁剪） - 相关研究室
（関川研究室） ：《Abacus hg》 Hannes Grobe／CC BY-SA 4.0（裁剪）
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