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篠本 滋

シノモト シゲル

情報学研究科 システム科学専攻システム情報論講座 研究員(非常勤)

篠本 滋
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    Last Updated :2022/05/14

    基本情報

    学部兼担

    • 理学部

    学位

    • 理学修士(東北大学)
    • 理学博士(東北大学)

    出身大学院・研究科等

    • 東北大学, 大学院理学研究科博士後期課程物理学第二専攻, Department of Physics II, 修了
    • 東北大学, 大学院理学研究科博士前期課程物理学第二専攻, Department of Physics II, 修了

    出身学校・専攻等

    • 東北大学, 理学部物理学科, Department of Physics, 卒業

    経歴

    • 自 2008年, 至 2009年
      京都大学 理学(系)研究科(研究院), 准教授
    • 自 2001年, 至 2007年
      京都大学 理学(系)研究科(研究院), 助教授
    • 自 1989年, 至 2001年
      京都大学, 理学部, 助教授
    • 自 1987年, 至 1988年
      京都大学 理学部, Faculty of Science, 助手

    使用言語

    • 英語

    ID,URL

    関連Webサイト

    researchmap URL

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      Last Updated :2022/05/14

      研究

      研究テーマ・研究概要

      • 研究テーマ

        理論神経科学

      研究キーワード

      • 包括脳ネットワーク
      • 統合脳・脳の高次機能学
      • 三次元図形の短期記憶
      • LTD
      • 相対的位置識別
      • 引き込み現象
      • コインシデンスディテクタ系
      • 秩序パラメター
      • フェイズダイナミクス
      • 乱流ゆらぎ
      • くり込まれた輸送係数
      • 神経回路網
      • 時空間学習則
      • 回転子模型
      • 海馬
      • 時間依存ポアソン過程
      • MT野
      • MST野
      • 神経スパイク時系列
      • 時間依存ポアソンモデル
      • 細胞内通電
      • スパイク生成モデル
      • 細胞分類
      • 待ち時間課程
      • スパイク統計
      • 神経スパイクコード
      • 時間コード
      • 前頭連合野
      • 細胞内通電実験
      • 待ち時間課題
      • 神経スパイク信号
      • 局所変動係数

      研究分野

      • 情報通信, 知能情報学
      • 情報通信, 感性情報学
      • 情報通信, ソフトコンピューティング

      論文

      • A convolutional neural network for estimating synaptic connectivity from spike trains
        Daisuke Endo; Ryota Kobayashi; Ramon Bartolo; Bruno B. Averbeck; Yasuko Sugase-Miyamoto; Kazuko Hayashi; Kenji Kawano; Barry J. Richmond; Shigeru Shinomoto
        Scientific Reports, 2021年12月
      • Estimating the time-varying reproduction number of COVID-19 with a state-space method.
        Shinsuke Koyama; Taiki Horie; Shigeru Shinomoto
        PLoS computational biology, 2021年01月, 査読有り
      • Improved hyperacuity estimation of spike timing from calcium imaging.
        Huu Hoang; Masa-Aki Sato; Shigeru Shinomoto; Shinichiro Tsutsumi; Miki Hashizume; Tomoe Ishikawa; Masanobu Kano; Yuji Ikegaya; Kazuo Kitamura; Mitsuo Kawato; Keisuke Toyama
        Scientific reports, 2020年10月20日, 査読有り
      • Reconstructing neuronal circuitry from parallel spike trains
        Kobayashi, R.; Kurita, S.; Kurth, A.; Kitano, K.; Mizuseki, K.; Diesmann, M.; Richmond, B.J.; Shinomoto, S.
        Nature Communications, 2019年, 査読有り
      • Inferring objects from a multitude of oscillations
        Furukawa, M.; Shinomoto, S.
        Neural Computing and Applications, 2018年, 査読有り
      • Identifying exogenous and endogenous activity in social media
        Fujita, K.; Medvedev, A.; Koyama, S.; Lambiotte, R.; Shinomoto, S.
        Physical Review E, 2018年, 査読有り
      • Computational Neuroscience: Mathematical and Statistical Perspectives
        Kass, R.E.; Amari, S.-I.; Arai, K.; Brown, E.N.; Diekman, C.O.; Diesmann, M.; Doiron, B.; Eden, U.T.; Fairhall, A.L.; Fiddyment, G.M.; Fukai, T.; Grün, S.; Harrison, M.T.; Helias, M.; Nakahara, H.; Teramae, J.-N.; Thomas, P.J.; Reimers, M.; Rodu, J.; Rotstein, H.G.; Shea-Brown, E.; Shimazaki, H.; Shinomoto, S.; Yu, B.M.; Kramer, M.A.
        Annual Review of Statistics and Its Application, 2018年, 査読有り
      • Correlations and forecast of death tolls in the Syrian conflict
        Fujita, K.; Shinomoto, S.; Rocha, L.E.C.
        Scientific Reports, 2017年, 査読有り
      • Emergence of event cascades in inhomogeneous networks
        Onaga, T.; Shinomoto, S.
        Scientific Reports, 2016年, 査読有り
      • Efficient information transfer by poisson neurons
        Kostal, L.; Shinomoto, S.
        Mathematical Biosciences and Engineering, 2016年, 査読有り
      • Similarity in neuronal firing regimes across mammalian species
        Mochizuki, Y.; Onaga, T.; Shimazaki, H.; Shimokawa, T.; Tsubo, Y.; Kimura, R.; Saiki, A.; Sakai, Y.; Isomura, Y.; Fujisawa, S.; Shibata, K.-I.; Hirai, D.; Furuta, T.; Kaneko, T.; Takahashi, S.; Nakazono, T.; Ishino, S.; Sakurai, Y.; Kitsukawa, T.; Lee, J.W.; Lee, H.; Jung, M.W.; Babul, C.; Maldonado, P.E.; Takahashi, K.; Arce-McShane, F.I.; Ross, C.F.; Sessle, B.J.; Hatsopoulos, N.G.; Brochier, T.; Riehle, A.; Chorley, P.; Grün, S.; Nishijo, H.; Ichihara-Takeda, S.; Funahashi, S.; Shima, K.; Mushiake, H.; Yamane, Y.; Tamura, H.; Fujita, I.; Inaba, N.; Kawano, K.; Kurkin, S.; Fukushima, K.; Kurata, K.; Taira, M.; Tsutsui, K.-I.; Ogawa, T.; Komatsu, H.; Koida, K.; Toyama, K.; Richmond, B.J.; Shinomoto, S.
        Journal of Neuroscience, 2016年, 査読有り
      • Estimation of Neuronal Firing Rate
        Shinomoto, Shigeru
        Encyclopedia of Computational Neuroscience, 2015年, 査読有り
      • Microscopic instability in recurrent neural networks
        Yamanaka, Y.; Amari, S.-I.; Shinomoto, S.
        Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 2015年, 査読有り
      • Analog and digital codes in the brain
        Yasuhiro Mochizuki; Shigeru Shinomoto
        PHYSICAL REVIEW E, 2014年02月, 査読有り
      • Bursting activity spreading through asymmetric interactions
        Tomokatsu Onaga; Shigeru Shinomoto
        10TH INTERNATIONAL CONFERENCE ON SIGNAL-IMAGE TECHNOLOGY AND INTERNET-BASED SYSTEMS SITIS 2014, 2014年, 査読有り
      • Bursting transition in a linear self-exciting point process
        Onaga, T.; Shinomoto, S.
        Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 2014年, 査読有り
      • Analog and digital codes in the brain
        Mochizuki, Y.; Shinomoto, S.
        Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 2014年, 査読有り
      • Estimating nonstationary inputs from a single spike train based on a neuron model with adaptation
        Kim, H.; Shinomoto, S.
        Mathematical Biosciences and Engineering, 2014年, 査読有り
      • " Research Institute for Fundamental Physics, Kyoto University, Kyoto 606, Japan
        KURAMOTO, Yoshiki; SHINOMOTO, Shigeru; SAKAGUCHI, Hidetsugu
        Mathematical Topics in Population Biology, Morphogenesis and Neurosciences: Proceedings of an International Symposium held in Kyoto, November 10--15, 1985, 2013年, 査読有り
      • Difference in modes of firing rate modulation between cortical areas
        Mochizuki, Yasuhiro; Shinomoto, Shigeru
        BMC Neuroscience, 2013年, 査読有り
      • Information transmission using non-poisson regular firing
        Koyama, Shinsuke; Omi, Takahiro; Kass, Robert E; Shinomoto, Shigeru
        Neural computation, 2013年, 査読有り
      • Estimating nonstationary input signals from a single neuronal spike train
        Hideaki Kim; Shigeru Shinomoto
        PHYSICAL REVIEW E, 2012年11月, 査読有り
      • Estimating nonstationary input signals from a single neuronal spike train.
        Hideaki Kim; Shigeru Shinomoto
        Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics, 2012年11月, 査読有り
      • Detection limit for rate fluctuations in inhomogeneous Poisson processes.
        Toshiaki Shintani; Shigeru Shinomoto
        Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics, 2012年04月, 査読有り
      • Neurons as ideal change-point detectors.
        Hideaki Kim; Barry J Richmond; Shigeru Shinomoto
        Journal of computational neuroscience, 2012年02月, 査読有り
      • Optimizing time histograms for non-Poissonian spike trains.
        Takahiro Omi; Shigeru Shinomoto
        Neural computation, 2011年12月, 査読有り
      • Estimation of time-dependent input from neuronal membrane potential.
        Ryota Kobayashi; Shigeru Shinomoto; Petr Lansky
        Neural computation, 2011年12月, 査読有り
      • Optimal observation time window for forecasting the next earthquake.
        Takahiro Omi; Ido Kanter; Shigeru Shinomoto
        Physical review. E, Statistical, nonlinear, and soft matter physics, 2011年02月, 査読有り
      • Elemental spiking neuron model for reproducing diverse firing patterns and predicting precise firing times.
        Satoshi Yamauchi; Hideaki Kim; Shigeru Shinomoto
        Frontiers in computational neuroscience, 2011年, 査読有り
      • Deciphering elapsed time and predicting action timing from neuronal population signals.
        Shigeru Shinomoto; Takahiro Omi; Akihisa Mita; Hajime Mushiake; Keisetsu Shima; Yoshiya Matsuzaka; Jun Tanji
        Frontiers in computational neuroscience, 2011年, 査読有り
      • A characterization of the time-rescaled gamma process as a model for spike trains
        Takeaki Shimokawa; Shinsuke Koyama; Shigeru Shinomoto
        JOURNAL OF COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE, 2010年08月, 査読有り
      • Kernel bandwidth optimization in spike rate estimation
        Hideaki Shimazaki; Shigeru Shinomoto
        JOURNAL OF COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE, 2010年08月, 査読有り
      • Fitting a stochastic spiking model to neuronal current injection data
        Shigeru Shinomoto
        NEURAL NETWORKS, 2010年08月, 査読有り
      • A non-universal aspect in the temporal occurrence of earthquakes
        Xiaoxue Zhao; Takahiro Omi; Nanae Matsuno; Shigeru Shinomoto
        NEW JOURNAL OF PHYSICS, 2010年06月, 査読有り
      • Bayesian estimation of the time-varing rate and irregularity of neuronal firing
        Takeaki Shimokawa; Shigeru Shinomoto
        BMC NEUROSCIENCE, 2009年07月, 査読有り
      • Estimating Instantaneous Irregularity of Neuronal Firing
        Takeaki Shimokawa; Shigeru Shinomoto
        NEURAL COMPUTATION, 2009年07月, 査読有り
      • Made-to-order spiking neuron model equipped with a multi-timescale adaptive threshold
        Ryota Kobayashi; Yasuhiro Tsubo; Shigeru Shinomoto
        FRONTIERS IN COMPUTATIONAL NEUROSCIENCE, 2009年07月, 査読有り
      • Relating Neuronal Firing Patterns to Functional Differentiation of Cerebral Cortex
        Shigeru Shinomoto; Hideaki Kim; Takeaki Shimokawa; Nanae Matsuno; Shintaro Funahashi; Keisetsu Shima; Ichiro Fujita; Hiroshi Tamura; Taijiro Doi; Kenji Kawano; Naoko Inaba; Kikuro Fukushima; Sergei Kurkin; Kiyoshi Kurata; Masato Taira; Ken-Ichiro Tsutsui; Hidehiko Komatsu; Tadashi Ogawa; Kowa Koida; Jun Tanji; Keisuke Toyama
        PLOS COMPUTATIONAL BIOLOGY, 2009年07月, 査読有り
      • JASMINE - Japan Astrometry Satellite Mission for INfrared Exploration: Data Analysis and Accuracy Assessment with a Kalman Filter
        Yoshiyuki Yamada; Takeaki Shimokawa; Shigeru Shinomoto; Taihei Yano; Naoteru Gouda
        ASTRONOMICAL DATA ANALYSIS SOFTWARE AND SYSTEMS XVIII, 2009年, 査読有り
      • A benchmark test for a quantitative assessment of simple neuron models
        Renaud Jolivet; Ryota Kobayashi; Alexander Rauch; Richard Naud; Shigeru Shinomoto; Wulfram Gerstner
        JOURNAL OF NEUROSCIENCE METHODS, 2008年04月, 査読有り
      • Can distributed delays perfectly stabilize dynamical networks?
        Takahiro Omi; Shigeru Shinomoto
        PHYSICAL REVIEW E, 2008年04月, 査読有り
      • Erratum: 'A solution to the controversy between rate and temporal coding' (Statistics in Medicine 10.1002/SIM.2932)
        Shigeru Shinomoto; Shinsuke Koyama
        Statistics in Medicine, 2007年11月10日, 査読有り
      • Reverberating activity in a neural network with distributed signal transmission delays
        Takahiro Omi; Shigeru Shinomoto
        PHYSICAL REVIEW E, 2007年11月, 査読有り
      • A solution to the controversy between rate and temporal coding (vol 26, pg 4686, 2007)
        Shigeru Shinomoto; Shinkuke Koyama
        STATISTICS IN MEDICINE, 2007年11月, 査読有り
      • A solution to the controversy between rate and temporal coding
        Shigeru Shinomoto; Shinsuke Koyama
        STATISTICS IN MEDICINE, 2007年09月, 査読有り
      • A method for selecting the bin size of a time histogram
        Hideaki Shimazaki; Shigeru Shinomoto
        NEURAL COMPUTATION, 2007年06月, 査読有り
      • MST neurons code for visual motion in space independent of pursuit eye movements
        Naoko Inaba; Shigeru Shinomoto; Shigeru Yamane; Aya Takemura; Kenji Kawano
        JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY, 2007年05月, 査読有り
      • Inference of intrinsic spiking irregularity based on the Kullback-Leibler information
        Shinsuke Koyama; Shigeru Shinomoto
        BIOSYSTEMS, 2007年05月, 査読有り
      • Phase transitions in the estimation of event rate: a path integral analysis
        S. Koyama; T. Shimokawa; S. Shinomoto
        JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND THEORETICAL, 2007年05月, 査読有り
      • Predicting spike times from subthreshold dynamics of a neuron
        R. Kobayashi; S. Shinomoto
        Advances in Neural Information Processing Systems, 2007年, 査読有り
      • A recipe for optimizing a time-histogram
        H. Shimazaki; S. Shinomoto
        Advances in Neural Information Processing Systems, 2007年, 査読有り
      • State space method for predicting the spike times of a neuron
        Ryota Kobayashi; Shigeru Shinomoto
        PHYSICAL REVIEW E, 2007年01月, 査読有り
      • Inhibitory neurons can facilitate rhythmic activity in a neural network
        Takeaki Shimokawa; Shigeru Shinomoto
        PHYSICAL REVIEW E, 2006年06月, 査読有り
      • Progress of Theoretical Physics Supplement: Preface
        Y. Kuramoto; S. Shinomoto; H. Nakao; T. Ohta
        Progress of Theoretical Physics Supplement, 2006年, 査読有り
      • Faithful and unfaithful students in time series learning
        R Kobayashi; Y Miyazaki; S Shinomoto
        IMA JOURNAL OF APPLIED MATHEMATICS, 2005年10月, 査読有り
      • Empirical Bayes interpretations of random point events
        S Koyama; S Shinomoto
        JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND GENERAL, 2005年07月, 査読有り
      • Regional and laminar differences in in vivo firing patterns of primate cortical neurons
        S Shinomoto; Y Miyazaki; H Tamura; Fujita, I
        JOURNAL OF NEUROPHYSIOLOGY, 2005年07月, 査読有り
      • A measure of local variation of inter-spike intervals
        S Shinomoto; K Miura; S Koyama
        BIOSYSTEMS, 2005年01月, 査読有り
      • Histogram bin width selection for time-dependent Poisson processes
        S Koyama; S Shinomoto
        JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND GENERAL, 2004年07月, 査読有り
      • Predicting spike timings of current-injected neurons
        Y Tsubo; T Kaneko; S Shinomoto
        NEURAL NETWORKS, 2004年03月, 査読有り
      • Differences in spiking patterns among cortical neurons
        S Shinomoto; K Shima; J Tanji
        NEURAL COMPUTATION, 2003年12月, 査読有り
      • Learning of time series through neuron-to-neuron instruction
        Y Miyazaki; W Kinzel; S Shinomoto
        JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND GENERAL, 2003年02月, 査読有り
      • New classification scheme of cortical sites with the neuronal spiking characteristics
        S Shinomoto; K Shima; J Tanji
        NEURAL NETWORKS, 2002年12月, 査読有り
      • Recording site dependence of the neuronal spiking statistics
        S Shinomoto; Y Sakai; H Ohno
        BIOSYSTEMS, 2002年10月, 査読有り
      • Modeling spiking behavior of neurons with time-dependent Poisson processes
        S. Shinomoto; Y. Tsubo
        Physical Review E - Statistical, Nonlinear, and Soft Matter Physics, 2001年10月, 査読有り
      • Modeling spiking behavior of neurons with time-dependent Poisson processes
        S Shinomoto; Y Tsubo
        PHYSICAL REVIEW E, 2001年10月, 査読有り
      • Temporally correlated inputs to leaky integrate-and-fire models can reproduce spiking statistics of cortical neurons
        Y Sakai; S Funahashi; S Shinomoto
        NEURAL NETWORKS, 1999年10月, 査読有り
      • The Ornstein-Uhlenbeck process does not reproduce spiking statistics of neurons in prefrontal cortex
        S Shinomoto; Y Sakai; S Funahashi
        NEURAL COMPUTATION, 1999年05月, 査読有り
      • Inter-spike interval statistics of cortical neurons
        S Shinomoto; Y Sakai
        FOUNDATIONS AND TOOLS FOR NEURAL MODELING, PROCEEDINGS, VOL I, 1999年, 査読有り
      • Spiking mechanisms of cortical neurons
        S Shinomoto; Y Sakai
        PHILOSOPHICAL MAGAZINE B-PHYSICS OF CONDENSED MATTER STATISTICAL MECHANICS ELECTRONIC OPTICAL AND MAGNETIC PROPERTIES, 1998年05月, 査読有り
      • Spiking mechanisms of cortical neurons
        Shigeru Shinomoto; Yutaka Sakai
        Philosophical Magazine B: Physics of Condensed Matter; Statistical Mechanics, Electronic, Optical and Magnetic Properties, 1998年, 査読有り
      • Stimulus-dependent induction of long-term potentiation in CA1 area of the hippocampus: Experiment and model
        T Aihara; M Tsukada; MAC Crair; S Shinomoto
        HIPPOCAMPUS, 1997年, 査読有り
      • Spatial-temporal aspects of learning and memory in the hippocampal-corticalmemory system
        M.Tsukada; T. Aihara; H.Saito; H.Kato; M.C.Crair; S.Shinomoto
        Recent Res. Devel. in Biological Cybernetics, 1996年
      • LEARNING A DECISION BOUNDARY FROM STOCHASTIC EXAMPLES - INCREMENTAL ALGORITHMS WITH AND WITHOUT QUERIES
        Y KABASHIMA; S SHINOMOTO
        NEURAL COMPUTATION, 1995年01月, 査読有り
      • LEARNING-CURVES FOR ERROR MINIMUM AND MAXIMUM-LIKELIHOOD ALGORITHMS
        Y KABASHIMA; S SHINOMOTO
        NEURAL COMPUTATION, 1992年09月, 査読有り
      • 4 TYPES OF LEARNING-CURVES
        S AMARI; N FUJITA; S SHINOMOTO
        NEURAL COMPUTATION, 1992年07月, 査読有り
      • ASYMPTOTIC DEPENDENCE OF THE RESIDUAL ENERGY ON ANNEALING TIME
        Y KABASHIMA; S SHINOMOTO
        JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN, 1991年12月, 査読有り
      • FINITE-TIME SCALING OF ENERGY IN SIMULATED ANNEALING
        S SHINOMOTO; Y KABASHIMA
        JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND GENERAL, 1991年02月, 査読有り
      • Information classification scheme of feedforward networks organised under unsupervised learning
        Shigeru Shinomoto
        NETWORK-COMPUTATION IN NEURAL SYSTEMS, 1990年, 査読有り
      • MEMORY MAINTENANCE IN NEURAL NETWORKS
        S SHINOMOTO
        JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND GENERAL, 1987年12月, 査読有り
      • LOCAL AND GLOBAL SELF-ENTRAINMENTS IN OSCILLATOR LATTICES
        H SAKAGUCHI; S SHINOMOTO; Y KURAMOTO
        PROGRESS OF THEORETICAL PHYSICS, 1987年05月, 査読有り
      • A COGNITIVE AND ASSOCIATIVE MEMORY
        S SHINOMOTO
        BIOLOGICAL CYBERNETICS, 1987年, 査読有り
      • FREE VOLUME OF THE HOLE THEORY OF FLUIDS.
        Shigeru Shinomoto; Tohru Morita
        Technology Reports of the Tohoku University, 1984年, 査読有り
      • APPLICATION OF THE CLUSTER VARIATION METHOD TO THE HOLE THEORY OF FLUIDS
        S SHINOMOTO; T MORITA
        PHYSICA A-STATISTICAL MECHANICS AND ITS APPLICATIONS, 1984年, 査読有り
      • EQUILIBRIUM-THEORY FOR THE HARD-CORE SYSTEMS
        S SHINOMOTO
        JOURNAL OF STATISTICAL PHYSICS, 1983年, 査読有り
      • DIRECT PROOF OF THE H-THEOREM FOR THE (2-BODY) BOGOLUBOV-GREEN-COHEN EQUATION
        S SHINOMOTO
        PHYSICA A, 1982年, 査読有り
      • ELEMENTARY THEORY OF THE EQUATION OF STATE AND THE PAIR DISTRIBUTION FUNCTION FOR THE HARD-SPHERE SYSTEM
        S SHINOMOTO
        PHYSICS LETTERS A, 1982年, 査読有り

      MISC

      • 事象発生ゆらぎの要因推定
        藤田和樹; 小山慎介; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2018年03月23日
      • 一般化線形モデル形式の自己励起過程におけるStationary‐Nonstationary転移
        藤田和樹; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2017年03月21日
      • ネットワーク上のイベント発生バーストの制御
        翁長朝功; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2016年03月22日
      • スペクトルを分類する学習装置の開発
        古川雅博; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2016年03月22日
      • 非対称相互作用のネットワークにおけるバースト現象
        翁長朝功; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2015年03月24日
      • DCMによる脳領野間の有効結合の推定
        新谷俊了; 太田真理; 酒井邦嘉; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2015年03月24日
      • リカレントニューラルネットワークの微視的不安定性
        山中譲; 甘利俊一; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2015年03月24日
      • Self‐exciting Point Processにおける不安定性について
        翁長朝功; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2014年03月05日
      • 神経回路シミュレーションデータを用いた結合推定
        栗田修平; 小林亮太; 北野勝則; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2014年03月05日
      • 神経結合とスパイク発火の集団的活動変動との関連性
        新谷俊了; 翁長朝功; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2014年03月05日
      • 27pAJ-11 Self-exciting Point Processにおける不安定性について(27pAJ ニューラルネットワーク2,領域11(物性基礎論・統計力学・流体物理・応用数学・社会経済物理))
        翁長 朝功; 篠本 滋
        日本物理学会講演概要集, 2014年03月05日
      • 27pAJ-6 神経コーディング様式の統計解析 : アナログコード対デジタルコード(27pAJ ニューラルネットワーク2,領域11(物性基礎論・統計力学・流体物理・応用数学・社会経済物理))
        望月 泰博; 篠本 滋
        日本物理学会講演概要集, 2014年03月05日
      • 27pPSB-32 脳の領野ごとの機能と神経信号不規則性の関係、およびその生物種間相同性(27pPSB 領域11ポスターセッション,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
        望月 泰博; 篠本 滋
        日本物理学会講演概要集, 2013年03月26日
      • 29pXR-4 神経スパイク信号からのシナプス入力の推定(29pXR ニューラルネットワーク2,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
        金 秀明; 篠本 滋
        日本物理学会講演概要集, 2013年03月26日
      • Estimating inputs and an internal neuronal parameter from a single spike train.
        Shigeru Shinomoto; Hideaki Kim
        Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference, 2013年, 査読有り
      • 25aAG-1 非ポアソン性を持つスパイク列に対するヒストグラムの最適化(25aAG ニューラルネットワーク2,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
        近江 崇宏; 篠本 滋
        日本物理学会講演概要集, 2012年03月05日
      • 25aAG-2 神経細胞膜電位データから時間変動する入力信号を推定する(25aAG ニューラルネットワーク2,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
        小林 亮太; Lansky Petr; 篠本 滋
        日本物理学会講演概要集, 2012年03月05日
      • 神経細胞の膜電位時系列から時間変動する入力信号と隠れ変数のダイナミクスを推定する (情報論的学習理論と機械学習)
        小林 亮太; Lansky Petr; 篠本 滋
        電子情報通信学会技術研究報告 : 信学技報, 2011年11月09日
      • Estimating time-varying input signals and ion channel states from a single voltage trace of a neuron
        R. Kobayashi; Y. Tsubo; P. Lansky; S. Shinomoto
        Advances in Neural Information Processing Systems 24: 25th Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2011, NIPS 2011, 2011年, 査読有り
      • 地震の発生間隔の相関について 2
        近江崇宏; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2010年03月01日
      • スパイクニューロンモデルの分類
        山内智; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2010年03月01日
      • 単一神経細胞による変化点検出問題
        KIM Hideaki; RICHMOND Barry J; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2010年03月01日
      • Dynamical behavior of multi-timescale adaptive threshold model
        Satoshi Yamauchi; Hideaki Kim; Shigeru Shinomoto
        NEUROSCIENCE RESEARCH, 2010年
      • Characterizing neuronal firing with the rate and the irregularity
        Shigeru Shinomoto; Hideaki Shimazaki; Takeaki Shimokawa
        NEUROSCIENCE RESEARCH, 2010年
      • A Method to Estimate Synaptic Input from a Voltage Trace
        Ryota Kobayashi; Shigeru Shinomoto; Petr Lansky
        NEUROSCIENCE RESEARCH, 2010年
      • 空間認知および時間認知の神経回路モデルの構築
        篠本滋
        脳の高次機能システム 平成16-21年度 No.16068101, 2010年
      • 30pVC-9 変動閾値モデルによるスパイク時系列の予測(30pVC 生物物理,領域12(ソフトマター物理,化学物理,生物物理))
        小林亮太; 坪泰宏; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2009年03月03日
      • Detecting a change point by a single neuron
        Hideaki Kim; Barry J. Richmond; Shigeru Shinomoto
        NEUROSCIENCE RESEARCH, 2009年
      • A simple model for predicting spike times of a variety of neurons
        Ryota Kobayashi; Yasuhiro Tsubo; Shigeru Shinomoto
        NEUROSCIENCE RESEARCH, 2009年
      • Bayesian estimation of nonstationary parameters of a single spike train
        Takeaki Shimokawa; Shigeru Shinomoto
        NEUROSCIENCE RESEARCH, 2009年
      • ニューラルネットワーク研究との遭遇
        篠本滋
        日本神経回路学会誌, 2009年
      • ベイズ統計を用いたスパイク発火特性の抽出 : 時間変化する発火率と不規則性の同時推定(非線形科学と統計科学の対話,研究会報告)
        下川丈明; 篠本滋
        物性研究, 2008年11月20日
      • Dynamic threshold model may produce a variety of neuronal firing types
        Ryota Kobayashi; Yasuhiro Tsubo; Tomoki Fukai; Shigeru Shinomoto
        NEUROSCIENCE RESEARCH, 2008年
      • 23pTL-3 伝達遅延に分布のある神経回路の集団振動(ニューラルネットワーク,領域11,統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理)
        近江崇宏; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2007年08月21日
      • 神経発火における不規則性の時間変化(スパイク信号の統計解析、一般)
        下川丈明; 篠本滋
        電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 2007年07月17日
      • 村と世界をつなぐ
        篠本滋
        日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks, 2006年12月05日
      • 26pXD-14 相空間の情報を利用したスパイク予測法の提案(26pXD ニューラルネットワーク(神経系のモデルを含む),領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
        小林亮太; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2006年08月18日
      • 座談会 神経科学と理論研究の交流から生まれたもの
        外山敬介; 川人光男; 櫻井芳雄; 金子武嗣; 篠本滋
        日本神経回路学会誌 = The Brain & neural networks, 2006年06月05日
      • ランダムさの異なる二つのスパイク列を判別するための最適な指標の探索(バイオサイバネティックス, ニューロコンピューティング)
        三浦佳二; 岡田真人; 篠本滋
        電子情報通信学会論文誌. D-II, 情報・システム, II-パターン処理, 2005年09月01日
      • 1.座談会 ニューロコンピューティング研究から生まれたもの(<小特集>ニューロコンピューティング研究の歴史とその将来)
        甘利俊一; 仁木和久; 篠本滋; 岡田真人; 麻生英樹
        電子情報通信学会誌, 2005年04月01日
      • ニューロコンピューティング研究から生まれたもの
        甘利俊一; 仁木和久; 篠本滋; 岡田真人; 麻生英樹
        電子情報通信学会誌 = THE JOURNAL OF THE INSTITUTE OF ELECTRONICS, INFOMATION AND COMMUNICATION ENGINEERS, 2005年04月01日
      • 24pYB-7 神経細胞の電気的入出力関係の同定(ニューラルネットワーク,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))
        小林亮太; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2005年03月04日
      • 13pTC-9 点過程統計モデルによる神経スパイク時系列の解析(ニューラルネットワーク : 神経系のモデルを含む, 領域 11)
        小山慎介; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2004年08月25日
      • 13pTC-7 ランダムなスパイク列と規則的なスパイク列を判別するための最適な指標の探索(ニューラルネットワーク : 神経系のモデルを含む, 領域 11)
        三浦佳二; 岡田真人; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2004年08月25日
      • 13pTC-6 大域結合した Resonate-and-Fire モデル(ニューラルネットワーク : 神経系のモデルを含む, 領域 11)
        三浦佳二; 岡田真人; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2004年08月25日
      • ランダムなスパイク列と規則的なスパイク列を判別するための最適な指標の探索(<特集>生体情報科学)
        三浦佳仁; 岡田真人; 篠本滋
        電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 2004年07月20日
      • 点過程を観測モデルとした隠れマルコフモデルのパラメータ推定
        小山慎介; 篠本滋
        電子情報通信学会技術研究報告. NC, ニューロコンピューティング, 2004年06月18日
      • 21aTQ-6 スパイク時系列に基づく発火確率の時間変動の推定
        小山慎介; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2003年08月15日
      • 28pWJ-7 スパイク発生パターンによる神経細胞の分類
        三浦佳二; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2003年03月06日
      • 7aPS-13 共鳴型ニューロンモデルの解析((古典スピン系一般,量子スピン系,電子系 他),ポスターセッション,領域11,領域12合同,領域11)
        三浦 佳二; 篠本 滋
        日本物理学会講演概要集, 2002年08月13日
      • 18aRD-10 Interval statistics of time-dependent Poisson processes and spiking data of biological neurons
        坪泰宏; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 2001年09月03日
      • サービスとしての科学 (特集 あなたが考える科学とは)
        篠本滋
        科学, 2001年04月
      • サービスとしての科学
        篠本 滋
        岩波・科学,71/4-5,533-536, 2001年
      • 脳科学大辞典(編集幹事)
        篠本 滋
        朝倉書店,, 2000年
      • 脳のデザイン(第44回 物性若手夏の学校(1999年度),講義ノート)
        篠本滋
        物性研究, 1999年11月20日
      • 26pU-17 Random Spike Generator Modelの自己整合性とスパイクデータとの整合性
        酒井裕; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 1999年09月03日
      • 皮質ニューロンの入出力機構(基研研究会「ニューラルネットワーク〜これからの統計力学的アプローチ〜」,研究会報告)
        酒井裕; 篠本滋
        物性研究, 1998年06月20日
      • 皮質ニューロンの入出力機構
        酒井裕; 篠本滋
        日本神経回路学会全国大会講演論文集 = Annual conference of Japanese Neural Network Society, 1997年11月05日
      • 6p-YD-8 スパイク時系列データにもとづいたニューロンモデルの検討
        酒井裕; 篠本滋
        日本物理学会講演概要集, 1997年09月16日
      • 脳の世紀への手紙-第3回-記憶の情報表現
        篠本 滋; 奥野 浩行
        科学, 1997年09月
      • 学習の統計力学
        篠本滋
        システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌 = Systems, control and information, 1996年04月15日
      • New Applications of Stochastic Approach. Statistical Mechanical Theory of Learning.
        篠本滋
        システム/制御/情報, 1996年04月
      • ニュ-ラルネットワ-ク (現代の応用数理<特集>)
        篠本滋
        数理科学, 1994年04月
      • 学習の理論--誤りを減らすためにはどの程度学んだらよいか
        篠本滋
        科学, 1993年05月
      • 学習の理論
        篠本 滋
        岩波・科学,63,294-302, 1993年
      • Learning Theory
        篠本 滋
        IWANAMI・KAGAKU,63,294-302, 1993年
      • Incremental Learning with and without Queries in Binary Choice Problems
        篠本 滋
        Proceedings of 1993 IJCNN,, 1993年, 査読有り
      • Acceleration of Learning in Binary Choice Problems
        篠本 滋
        Proceedings of 1993 ACM conference on COLT,, 1993年, 査読有り
      • 25p-ZA-6 近似学習に於ける学習曲線II
        樺島祥介; 篠本滋
        秋の分科会講演予稿集, 1992年09月14日
      • 27p-PS-134 空間分割モデルの学習曲線
        高村幸治; 篠本滋
        年会講演予稿集, 1992年03月12日
      • 27p-PS-133 近似学習における学習曲線
        樺島祥介; 篠本滋
        年会講演予稿集, 1992年03月12日
      • タイトル無し
        篠本滋
        情報の統計力学, 1992年
      • 学習の数理 (ニュ-ラルネットの数理--脳の解明に向けて<特集>)
        篠本滋
        数理科学, 1991年08月
      • 緩和アルゴリズムの応用 (ニュ-ラルネット<特集>)
        篠本滋
        計測と制御, 1991年04月
      • 物理の"複雑なシステム"と脳 (脳の高次機能<特集>)
        篠本滋
        科学, 1991年04月
      • 27p-H-2 シミュレーテッドアニーリングにおけるエネルギーの時間スケーリング
        樺島祥介; 篠本滋
        春の分科会講演予稿集, 1991年03月11日
      • 27p-H-1 神経回路網の自己組織化とその情報分類能力
        篠本滋
        春の分科会講演予稿集, 1991年03月11日
      • (1) D. J. Amit, Modeling Brain Function, Combridge Univ. Press, New York, 1989, 504p., 23.5×15.5 cm, (2) D. E. Rumelhart, J. L. McClleland and PDP Research Group, Parallel Distributed Processing, Vols. 1 and 2, MIT Press, Massachusetts, 1986, 2冊 (547p, 61
        篠本滋
        日本物理學會誌, 1990年09月05日
      • 神経回路網モデル(基研短期研究会「動的脳観」,研究会報告)
        篠本滋
        物性研究, 1989年11月20日
      • 大脳の数理モデルを目指して (大脳/神経科学からのアプロ-チ<特集>)
        篠本滋
        生体の科学, 1989年04月
      • 脳の情報処理と物理
        篠本滋
        科学, 1989年03月
      • 2. 神経回路網とその自己組織化(基研短期研究会「スピングラスを中心とした新しい秩序相」報告,研究会報告)
        篠本滋
        物性研究, 1988年01月20日
      • 26p-W-6 回路の自己組織と保持
        篠本滋
        秋の分科会講演予稿集, 1987年09月16日
      • 神経網モデルのダイナミクス--物理学との接点 (ニュ-ラル・ネット--脳科学の前線<特集>)
        篠本滋
        数理科学, 1987年07月
      • 神経回路網とスピングラス(スピングラス(リエントラント転移を中心として),研究会報告)
        篠本滋
        物性研究, 1987年04月20日
      • 物性基礎論II : Beyond Simple Chaos(サブゼミ,1986年度物性若手夏の学校の報告)
        佐野雅己; 池上高志; 武本真二; 篠本滋
        物性研究, 1987年01月20日
      • 8.Oscillator Latticeの協力現象(パターン形成の運動及び統計,研究会報告)
        坂口英継; 藤本由紀; 篠本滋
        物性研究, 1986年09月20日
      • 7.無限レンジ神経ネットワークの動的性質(パターン形成の運動及び統計,研究会報告)
        篠本滋
        物性研究, 1986年09月20日
      • 30p-QC-5 神経グラスのオートマトンモデルI
        篠本滋
        秋の分科会講演予稿集, 1986年09月12日
      • Oscillator Latticeの協力現象(非線形揺動と秩序化過程,科研費研究会報告)
        篠本滋; 坂口英継; 蔵本由紀
        物性研究, 1986年03月20日
      • 3p-D-10 Oscillator Latticeの協力現象 I
        蔵本由紀; 篠本滋; 坂口英継
        秋の分科会講演予稿集, 1985年09月13日
      • 2p-I-2 引きこみ現象に対するノイズの効果
        篠本滋; 蔵本由紀
        秋の分科会講演予稿集, 1984年09月10日
      • 13p-L-13 三相の格子模型
        篠本滋
        秋の分科会講演予稿集, 1983年09月13日
      • 27p-S-8 単純な融解の理論-剛体球,円板系のAlder転移-
        篠本滋
        年会講演予稿集, 1983年03月11日
      • 31a-R-9 剛体球系の二体相関関数と状態方程式
        篠本滋
        秋の分科会講演予稿集, 1982年03月15日

      書籍等出版物

      • 力学 (基幹講座物理学)
        篠本滋; 坂口英継; 益川敏英; 植松恒夫; 青山秀明, 共著
        東京図書, 2013年10月10日, 査読無し
      • 力学
        篠本 滋, 共著
        東京図書, 2013年10月, 査読無し
      • "Analysis of Parallel Spike Train Data" (eds. S. Gruen and S. Rotter)
        S Shinomoto
        Springer, 2010年, 査読無し
      • 脳科学のテーブル (学術選書)
        日本神経回路学会; 外山 敬介; 篠本 滋; 甘利 俊一, 共編者(共編著者)
        京都大学学術出版会, 2008年04月01日, 査読無し
      • 脳科学のテーブル
        外山敬介; 甘利俊一; 篠本滋
        京都大学学術出版会, 2008年, 査読無し
      • 情報処理概論―予測とシミュレーション
        篠本 滋, 単著
        岩波書店, 2002年12月18日, 査読無し
      • 脳のデザイン
        篠本 滋, 単著
        岩波書店, 1996年03月15日, 査読無し
      • Design principles of the brain
        篠本 滋
        Iwanami Shoten Publisher,, 1996年, 査読無し
      • 科学 1993年5号◆アルツハイマー病/宮武正◆全地球史解読に向けて/熊沢峰雄◆イオントラップと時間標準/志水忠雄
        岩波書店; 科学; 編集部; 池内了; 宮武正; 篠本滋; 河村悟
        岩波書店, 1993年05月01日, 査読無し
      • Cognition and Learning
        篠本 滋
        Maruzen,, 1993年, 査読無し
      • 認知と学習(共著)
        篠本 滋
        九善出版,, 1993年, 査読無し
      • ニューラルネットの新展開(共著)
        篠本 滋
        サイエンス社,, 1993年, 査読無し
      • 情報の統計力学 (パリティ物理学コース―クローズアップ)
        篠本 滋, 単著
        丸善, 1992年06月01日, 査読無し
      • Computational Statistical Mechanics
        篠本 滋
        ,, 1992年, 査読無し
      • 情報の統計力学
        篠本 滋
        丸善出版,, 1992年, 査読無し
      • パターン形成(共著)
        篠本 滋, 共著
        朝倉書店, 1991年12月01日, 査読無し
      • Pattern Formation
        篠本 滋
        ,, 1991年, 査読無し
      • Prediction and Simulation
        篠本 滋
        Iwanami-Shoten Publishers,, 査読無し

      受賞

      • 1993年
        日本神経回路学会, 神経回路学会論文賞
      • 2008年
        The EPFL-Brain Mind Institute, Neuron Modeling Award
      • 2010年
        日本神経回路学会, 日本神経回路学会論文賞

      外部資金:科学研究費補助金

      • ソーシャルメディアにおける将来のトレンドを予測する時系列モデルの開発
        基盤研究(C)
        小区分62020:ウェブ情報学およびサービス情報学関連
        東京大学;国立情報学研究所
        小林 亮太
        自 2018年04月01日, 至 2022年03月31日, 交付
        ソーシャルメディア分析;Webデータ分析;時系列モデル;社会ネットワーク分析;計算社会科学;時系列分析;トピックモデル;トレンド;ウェブマイニング;時系列解析;機械学習
      • 神経信号からネットワーク構造を推定し,そこに発現する活動パターンを予測する
        新学術領域研究(研究領域提案型)
        複合領域
        京都大学
        篠本 滋
        自 2017年04月01日, 至 2019年03月31日, 完了
        神経信号相関;生体生命情報学
      • 大規模な点事象時系列に階層ネットワークを適合させる状態空間法の構築
        基盤研究(B)
        京都大学
        篠本 滋
        自 2014年04月01日, 至 2019年03月31日, 完了
        神経スパイク;状態空間法;大規模データ;統計的因果性の解析;統計学;階層ネットワーク;微視的不安定性;時系列解析
      • 遂行機能の実行に関わる前頭葉ネットワークの解明
        基盤研究(A)
        京都大学
        船橋 新太郎
        自 2013年04月01日, 至 2018年03月31日, 完了
        前頭連合野;遂行機能;記憶想起;意思決定;トップダウン制御信号;自由選択;対連合課題;サル;トップダウン信号;ニホンザル;単一ニューロン活動;トップダウン制御;対連合学習;前頭葉眼窩部
      • 神経細胞集団を階層的組織にクラスタリングする方法の開発と応用
        新学術領域研究(研究領域提案型)
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        自 2013年04月01日, 至 2015年03月31日, 完了
        イベント時系列解析;神経スパイクデータ
      • 神経信号からメゾスコピック神経回路の働きを同定する大規模データ解析手法の確立
        新学術領域研究(研究領域提案型)
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        自 2011年04月01日, 至 2013年03月31日, 完了
        状態空間解析;隠れマルコフモデル;国際研究者交流・米国;国際研究者交流・ドイツ;国際研究者交流・イタリア;国際研究者交流・チェコ;神経信号解析;状態空間法;ベイズ推定
      • 脳シミュレータの基本モデルを組み立てる方法の開拓
        基盤研究(B)
        京都大学
        篠本 滋
        自 2008年04月08日, 至 2013年03月31日, 完了
        神経スパイク;スパイク予測;統計推定;国際研究者交流:チェコ;国際研究者交流:米国;国際研究者交流:ドイツ;国際研究者交流:イタリア;脳シミュレータ;神経スパイクモデル
      • 空間認知および時間認知の神経回路モデルの構築
        特定領域研究
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        空間コーディング;時間コーディング;神経スパイク統計;脳シミュレータ;神経スパイクモデル;スパイク予測
      • 時間認識の神経メカニズムの実証的理論研究
        特定領域研究
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        スパイク統計;待ち時間課程;局所変動係数;待ち時間課題
      • 時間予測判断を行うための神経ネットークモデルの構築
        特定領域研究
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        時間コード;神経スパイクコード
      • 脳内時間コーディングに関与する神経ダイナミクスの実証論的理論研究
        基盤研究(B)
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        スパイク統計;局所変動係数;待ち時間課題;時間コード;神経スパイクコード, spiking statistics;local variation;waiting period task
      • 新統計測度による神経信号時系列パターンの分類と脳内信号の流れの解明
        特定領域研究
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        神経スパイク時系列;局所変動係数
      • 神経スパイク特性に基づいた細胞分類法の確立
        特定領域研究
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        神経スパイク信号;局所変動係数;細胞分類
      • 神経情報コードの解明に向けた神経細胞モデル比較実験
        特定領域研究(C)
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        神経スパイク信号;時間依存ポアソン過程;細胞内通電実験;前頭連合野
      • スパイク・コーディングによる記憶情報の時空間表現
        基盤研究(C)
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        神経スパイク信号;細胞内通電;スパイク生成モデル;局所変動係数;時間依存ポアソンモデル, spike signal;current injection;neurospiking model;local variation
      • 神経情報コードの解明に向けた神経細胞モデル比較実験
        特定領域研究(C)
        生物系
        京都大学
        篠本 滋
        完了
        神経スパイク信号;細胞内通電実験;前頭連合野;MT野;MST野
      • 記憶の形成と保持
        重点領域研究
        東京大学
        合原 一幸
        完了
        脳磁図;三次元図形の短期記憶;時空間学習則;エピソード記憶;海馬;コインシデンスディテクタ系;動的セル・アセンプリー仮説;神経スパイク統計;相対的位置識別;LTP;LTD;意味記憶;過渡的シンクロニー;脳磁図(MEG);テクスチャーの勾配;人名の想起;fMRI;ユニタリー事象;神経スパイク時系列;コインシデンスディテクタ;長期増強(LTP);光学的計測;平面方位識別ニューロン;PET;コインシデンス・ディテクタ;動的細胞集成体;頭頂葉連合野;前頭前野;光計測;カオスニューラルネット;PET(positron emission tomography);コインシデンス・ディテクター;動的細胞集成体仮説, High spatial resolution MEG;Short-term memory of 3D shape;Spatio temporal learning rule;Episodic memory;Hippocampus;Coincidence detector system;Dynamical cell assembly hypothesis;Spike statistics
      • 大自由度散逸力学系におけるマクロダイナミクスの理論的研究
        一般研究(C)
        京都大学
        蔵本 由紀
        完了
        大自由度散逸力学系;動的縮約法;引き込み現象;フェイズダイナミクス;回転子模型;神経回路網;秩序パラメター;振動子集団;位相乱流;実効発展方程式;乱流ゆらぎ;くり込まれた輸送係数, dissipative dynamical systems with many degrees of freedom;dynamical contraction;entrainment;phasedynamics;rotator model

      外部資金:その他

      • 学習の理論
      • 神経細胞のスパイク統計解析
      • 生物・社会・経済ネットワークに共通するイベント時系列データの数理モデリング (平成28年度分)
        二国間交流事業共同研究・セミナー
        自 2016年04月01日, 至 2017年03月31日
        篠本 滋
      • 生物・社会・経済ネットワークに共通するイベント時系列データの数理モデリング (平成29年度分)
        二国間交流事業共同研究・セミナー
        自 2017年04月01日, 至 2018年03月31日
        篠本 滋
      list
        Last Updated :2022/05/14

        教育

        担当科目

        • 自 2011年04月, 至 2012年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2011年04月, 至 2012年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2012年04月, 至 2013年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2012年04月, 至 2013年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2012年04月, 至 2013年03月
          非平衡統計
          前期, 理学部
        • 自 2012年04月, 至 2013年03月
          非線形科学
          後期, 理学部
        • 自 2013年04月, 至 2014年03月
          統計力学特論
          前期, 理学部
        • 自 2013年04月, 至 2014年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2013年04月, 至 2014年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          統計力学特論
          前期, 理学部
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          非線形動力学ゼミナールA
          前期, 理学研究科
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          非線形動力学ゼミナールB
          後期, 理学研究科
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          非線形動力学ゼミナールC
          前期, 理学研究科
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          非線形動力学ゼミナールD
          後期, 理学研究科
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          理論物理学特論Ⅱ-1
          後期, 理学研究科
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          理論物理学特論Ⅱ-2
          後期, 理学研究科
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          統計物理特論
          前期, 理学研究科
        • 自 2014年04月, 至 2015年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          理論物理学特論Ⅱ-1
          前期, 理学研究科
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          理論物理学特論Ⅱ-2
          前期, 理学研究科
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          統計力学特論
          前期, 理学部
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          統計物理特論
          前期, 理学研究科
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          非線形動力学ゼミナールA
          前期, 理学研究科
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          非線形動力学ゼミナールB
          後期, 理学研究科
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          非線形動力学ゼミナールC
          前期, 理学研究科
        • 自 2015年04月, 至 2016年03月
          非線形動力学ゼミナールD
          後期, 理学研究科
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          ILASセミナー
          前期, 全学共通科目
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          理論物理学特論Ⅱ-1
          後期, 理学研究科
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          理論物理学特論Ⅱ-2
          後期, 理学研究科
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          統計力学特論
          後期, 理学部
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          統計物理特論
          後期, 理学研究科
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          非線形動力学ゼミナールA
          前期, 理学研究科
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          非線形動力学ゼミナールB
          後期, 理学研究科
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          非線形動力学ゼミナールC
          前期, 理学研究科
        • 自 2016年04月, 至 2017年03月
          非線形動力学ゼミナールD
          後期, 理学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          ILASセミナー
          前期, 全学共通科目
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          理論物理学特論Ⅱ-1
          後期, 理学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          理論物理学特論Ⅱ-2
          後期, 理学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          統計力学特論
          後期, 理学部
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          統計物理特論
          後期, 理学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          非線形動力学ゼミナールA
          前期, 理学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          非線形動力学ゼミナールB
          後期, 理学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          非線形動力学ゼミナールC
          前期, 理学研究科
        • 自 2017年04月, 至 2018年03月
          非線形動力学ゼミナールD
          後期, 理学研究科
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          ILASセミナー
          前期, 全学共通科目
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          理論物理学特論ⅠⅠ-1
          後期, 理学研究科
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          理論物理学特論ⅠⅠ-2
          後期, 理学研究科
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          統計力学特論
          後期, 理学部
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          統計物理特論
          後期, 理学研究科
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          非線形動力学ゼミナールA
          前期, 理学研究科
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          非線形動力学ゼミナールB
          後期, 理学研究科
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          非線形動力学ゼミナールC
          前期, 理学研究科
        • 自 2018年04月, 至 2019年03月
          非線形動力学ゼミナールD
          後期, 理学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          理論物理学特論ⅠⅠ-1
          前期, 理学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          理論物理学特論ⅠⅠ-2
          前期, 理学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          統計力学特論
          後期, 理学部
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          統計物理基礎論
          後期, 理学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          非線形動力学ゼミナールA
          前期, 理学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          非線形動力学ゼミナールB
          後期, 理学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          非線形動力学ゼミナールC
          前期, 理学研究科
        • 自 2019年04月, 至 2020年03月
          非線形動力学ゼミナールD
          後期, 理学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          物理学基礎論A
          前期, 全学共通科目
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          物理科学課題研究Q9
          通年, 理学部
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          理論物理学特論Ⅱ-1
          後期, 理学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          理論物理学特論Ⅱ-2
          後期, 理学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          統計力学特論
          後期, 理学部
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          統計物理基礎論
          後期, 理学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          非線形動力学ゼミナールA
          前期, 理学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          非線形動力学ゼミナールB
          後期, 理学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          非線形動力学ゼミナールC
          前期, 理学研究科
        • 自 2020年04月, 至 2021年03月
          非線形動力学ゼミナールD
          後期, 理学研究科
        list
          Last Updated :2022/05/14

          大学運営

          部局運営(役職等)

          • 自 2014年04月01日, 至 2015年03月31日
            理学部・教育委員会委員
          • 自 2014年04月01日, 至 2015年03月31日
            理学部・教育委員会 教務委員会委員
          • 自 2015年04月01日, 至 2016年03月31日
            理学研究科図書・出版委員会委員
          • 自 2016年04月01日, 至 2017年03月31日
            理学研究科図書・出版委員会委員
          • 自 2016年04月01日, 至 2017年03月31日
            理学研究科セミナーハウス管理運営委員会委員
          • 自 2017年04月01日, 至 2018年03月31日
            理学研究科図書・出版委員会委員
          • 自 2018年04月01日, 至 2019年03月31日
            理学研究科図書・出版委員会委員
          • 自 2019年04月01日, 至 2020年03月31日
            理学研究科SACRA広報・社会連携部門委員会 社会連携小委員会委員
          • 自 2019年04月01日, 至 2020年03月31日
            理学研究科SACRA広報・社会連携部門委員会 基金運営小委員会委員
          • 自 2020年04月01日, 至 2021年03月31日
            理学研究科SACRA広報・社会連携部門委員会 社会連携小委員会委員

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