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講演抄録/キーワード
講演名 2021-12-17 14:55
数値微分を利用したPSOによる離散力学系の分岐点探索
川下貴士松下春奈香川大)・黒川弘章東京工科大)・高坂拓司中京大NLP2021-52
抄録 (和) 力学系において分岐現象を解析することは非常に重要であり,勾配情報と厳密な初期値設定が不要である粒子群最適化(PSO)による分岐点導出法が提案されている.しかし,分岐点導出のための目的関数にはヤコビ行列が存在し,その偏微分の計算に従来は数式微分(手計算)を用いていた.したがって,システムの次元が増えるほど計算が煩雑になることや,解析対象システムの変更によって,計算をやり直す必要があることが問題となっていた.そこで,本研究では,目的関数内のヤコビ行列の計算を数値微分で行う手法を提案する. 数値微分は微分値に誤差の発生を許す代わりに,プログラム言語に依存せず,容易に微分値を求めることができる手法である.シミュレーションの結果,数値微分は数式微分と同様の分岐点導出が可能であることを示す. 
(英) In dynamical systems, it is important to analyze bifurcation phenomena, and Particle Swarm Optimization(PSO)-based bifurcation point detection method, which does not require any gradient information and any appropriate initial value, was proposed. However, its objective function for detecting bifurcation points includes Jacobian matrix, and its partial differential are calculated by hand. Therefore, we propose to calculate the partial differential with a numerical differential. By using the numerical differential, instead of allowing for errors in the derivation, we can easily calculate the partial differential without depending on specific programming languages. Computer simulation results shows that the method using numerical differential can detect bifurcation points with the equivalent accuracy as that using formula differential.
キーワード (和) 分岐点導出 / 離散力学系 / 粒子群最適化(PSO) / / / / /  
(英) Bifurcation point detection / Discrete-time dynamical systems / Particle Swarm Optimization (PSO) / / / / /  
文献情報 信学技報, vol. 121, no. 307, NLP2021-52, pp. 44-47, 2021年12月.
資料番号 NLP2021-52 
発行日 2021-12-10 (NLP) 
ISSN Print edition: ISSN 0913-5685  Online edition: ISSN 2432-6380
著作権に
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PDFダウンロード NLP2021-52

研究会情報
研究会 NLP  
開催期間 2021-12-17 - 2021-12-18 
開催地(和) J:COM ホルトホール大分 
開催地(英) J:COM Horuto Hall OITA 
テーマ(和) NLP,一般 
テーマ(英)  
講演論文情報の詳細
申込み研究会 NLP 
会議コード 2021-12-NLP 
本文の言語 日本語 
タイトル(和) 数値微分を利用したPSOによる離散力学系の分岐点探索 
サブタイトル(和)  
タイトル(英) PSO-based Bifurcation Point Detection of Discrete-Time Dynamical System with Numerical Differentiation 
サブタイトル(英)  
キーワード(1)(和/英) 分岐点導出 / Bifurcation point detection  
キーワード(2)(和/英) 離散力学系 / Discrete-time dynamical systems  
キーワード(3)(和/英) 粒子群最適化(PSO) / Particle Swarm Optimization (PSO)  
キーワード(4)(和/英) /  
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キーワード(8)(和/英) /  
第1著者 氏名(和/英/ヨミ) 川下 貴士 / Takashi Kawashita / カワシタ タカシ
第1著者 所属(和/英) 香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: kagawa Univ.)
第2著者 氏名(和/英/ヨミ) 松下 春奈 / Haruna Matsushita / マツシタ ハルナ
第2著者 所属(和/英) 香川大学 (略称: 香川大)
Kagawa University (略称: kagawa Univ.)
第3著者 氏名(和/英/ヨミ) 黒川 弘章 / Hiroaki Kurokawa / クロカワ ヒロアキ
第3著者 所属(和/英) 東京工科大学 (略称: 東京工科大)
Tokyo University of Technology (略称: Tokyo Univ. of Technology)
第4著者 氏名(和/英/ヨミ) 高坂 拓司 / Takuji Kousaka / コウサカ タクジ
第4著者 所属(和/英) 中京大学 (略称: 中京大)
Chukyo University (略称: Chukyo Univ.)
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講演者 第1著者 
発表日時 2021-12-17 14:55:00 
発表時間 25分 
申込先研究会 NLP 
資料番号 NLP2021-52 
巻番号(vol) vol.121 
号番号(no) no.307 
ページ範囲 pp.44-47 
ページ数
発行日 2021-12-10 (NLP) 


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