一橋大学 · ソーシャル・データサイエンス研究科 · 准教授
本武 陽一
Mototake Yoh-ichi
别名: モトタケ ヨウイチ
7KAKEN 项目
19CiNii 论文
20主要关键词
Research keywords
这位教授在研究什么
基于他/她公开的科研项目与论文自动提取的研究关键词,出现频次越高显示越大。
位相的データ解析4パターンダイナミクス2機械学習2解釈可能AI2アクティブマター1スパースモデリング1トポロジカルデータ解析1パターン形成1パターン形成過程1パーシステントホモロジー1ブロックコポリマー の相分離構造1ベイズモデリング1ロバスト推定1位相幾何的データ分析1位相的データ分析1位相空間1保存量推定1動的モード分解1多様体1大規模構造1
KAKEN grants
科研项目(近期在前)
KAKENHI 是日本科研最权威的经费系统,基金层级越高(S > A > B)越能反映影响力。
- 2025KAKENHI-学術変革領域研究(A)位相的データ解析群れ運動動的モード分解ベイズモデリングスパースモデリング
- 2025KAKENHI-基盤研究(B)
磁場閉じ込めプラズマの勾配急峻領域における運動論的乱流現象の総合的研究 ↗
運動論的乱流位相空間波動・粒子相互作用構造形成 - 2024KAKENHI-基盤研究(B)
幾何学的データ解析手法の開発と位相的データ解析への展開 ↗
機械学習統計的データ解析多様体位相的データ解析幾何学的データ確率密度関数ロバスト推定 - 2024KAKENHI-挑戦的研究(萌芽)
計算トポロジーを活用したアクティブマター集団の誘導的自己組織化の構築 ↗
自己駆動粒子系集団運動拘束条件付き自己組織化トポロジカルデータ解析群れの科学アクティブマター計算トポロジー自己組織化 - 2024KAKENHI-基盤研究(A)
機械学習的宇宙構造論: 構造形成から銀河進化へ ↗
理論天文学銀河形成・進化宇宙論統計的学習理論統計計算・コンピュータ支援統計銀河形成銀河進化位相的データ解析 - 2022KAKENHI-若手研究
パターンダイナミクスの未知対称性を発見するための機械学習手法の開発 ↗
パターンダイナミクス解釈可能AI深層ニューラルネットワーク保存量推定対称性推定深層ニューラルネット - 2020KAKENHI-新学術領域研究(研究領域提案型)
トポロジカルデータ分析によるパターン形成過程の縮約モデル構築 ↗
位相的データ解析パターンダイナミクス機械学習解釈可能AI強磁性体磁区構造高分子ポリマー位相的データ分析
CiNii papers
近期论文 / 文章
CiNii 覆盖日本国内期刊、论文集、图书章节。只保留最近的 10 条。
- 2025人工知能
特集「2025年度人工知能学会全国大会(第39回)」[オーガナイズドセッション総括] ↗
- 2024日本物理学会誌
位相的データ解析から構造発見へ;パーシステントホモロジーを中心に ↗
- 2024Proceedings of NeurIPS2024 Workshop on Machine Learning and the Physical Science
Topological data analysis of large swarming dynamics ↗
- 2023NeurIPS2023 Workshop on AI for Sciences: from Theory to Practice
Extracting Nonlinear Symmetries From Trained Neural Networks on Dynamics Data ↗
- 2023NeurIPS2023 Workshop on Machine Learning and the Physical Sciences(ML4PS)
Revealing the Mechanism of Large-scale Gradient Systems Using a Neural Reduced Potential ↗
- 2023統計数理
位相的データ解析による銀河分布の定量化とバリオン音響振動抽出 ↗
- 2022arxiv
Quantitative Prediction of Fracture Toughness (KIc) of Polymer by Fractography Using Deep Neural Networks ↗
- 2022arxiv
Revealing the Mechanism of Magnetic Domain Formation by Topological Data Analysis ↗
- 2022社団法人日本磁気学会研究会資料 = Bulletin of Topical Symposium of the Magnetics Society of Japan
磁区パターン形成過程の位相的データ解析 ↗
- 2022日本物理学会講演概要集
機械学習による時系列データ多様体に隠れた対称性抽出法とルンゲ・レンツベクトルの推定 ↗
How to assess fit
如何判断这位教授是否适合你
数据库的数据告诉你「这位教授在做什么」;能不能适合你,需要你自己对照以下几点判断。
- 关键词对齐
上面的关键词云里,有没有你研究计划书中反复出现的词?1-2 个重合是起点,3+ 个说明方向接近。
- 近期项目对应
看 KAKEN 项目的时间 — 近 2 年还有活跃项目说明研究室还在跑;只看项目名也大致能判断和你的问题是否相关。
- 不要只看学校名气
方向匹配度 > 学校排名。一位方向对口、还在活跃招生的副教授,往往比一位名气大但快退休的正教授更值得考虑。
- 留意招生信号
查一下该教授的研究室官网,看 OB/OG 名录里有没有中国 / 韩国 / 东南亚学生 — 这是「是否招留学生」最直接的信号。
ℹ️ 后期会加入基于 LLM 的中文画像(例如:「这位教授的研究风格偏...,适合什么样的申请者」),目前先用数据库公开字段 + 编辑建议替代。
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