複素解析5

複素解析5 (589ﾚｽ)
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316: １３２人目の素数さん [] 2025/05/28(水) 18:34:48.35 ID:vzADU7Bh

>>311
ふーむ

(参考)
https://ja.wikipedia.org/wiki/%E9%80%86%E5%95%8F%E9%A1%8C
逆問題（英: inverse problem）とは、数学・物理学の一分野であり、入力（原因）から出力（結果、観測）を求める問題を順問題（英: direct problem）と呼び、その逆に出力から入力を推定する問題や入出力の関係性を推定する問題を逆問題と呼ぶ。
出典
2 “散乱逆問題の解析解発見とマイクロ波マンモグラフィの実現” (pdf) (jp). 神戸大学、(株)Integral Geometry Science. 2021年3月21日閲覧。
　（上記はリンク不具合なので 下記など）
URL https://researchmap.jp/read0140340/presentations/27319143 木村 建次郎 researchmap
4 “【対談】木村建次郎教授 × ニュースキャスター 膳場貴子さん” (pdf) (jp). 神戸大学. 2021年3月21日閲覧。
(蛇足)
https://youtu.be/KI-dS88OF58?t=1
「油田やガン細胞、鞄の中まで透視可能に」数学の天才が解いた、超難問「波動散乱の逆問題」とは？世界初の物体透視、脳の修理、化学反応の原理完全解明…　【ホリエモン×木村建次郎】 HORIE ONE NewsPicks /ニューズピックス  2025/04/29

https://www.mathsoc.jp/section/dfe/
日本数学会　函数方程式論分科会
https://www.mathsoc.jp/section/dfe/dfe-kouenkai.html
研究集会「微分方程式の総合的研究」講演一覧
https://www.mathsoc.jp/section/dfe/kyoto06/isozaki.pdf
2006 京都大学大学院理学研究科 12.16-12.17
散乱理論と逆問題（Survey Lecture） [abstract] 磯崎洋（筑波大数学）
逆問題は茫漠とした広大な分野である.
(1) 理論的にはどこまで分かるのか？
(2) 現実はどうか？
(3) 数学として何が面白いのか?
の３点に留意するのが肝要であろう.
1. Schr¨ odinger 作用素
1.1. 散乱. 数学で散乱といえば通常次のことを意味している.
以下では定常的方法を説明する.
1.2. 一般固有函数とS 行列.Rn 上で Schr¨odinger 作用素
略す
https://www.kurims.kyoto-u.ac.jp/~kyodo/kokyuroku/contents/pdf/1571-08.pdf
数理研 磯崎洋 2007(内容は 上記とほぼ同じ 日付はこちらが新)

https://www.weblio.jp/content/%E3%82%BD%E3%83%AA%E3%83%88%E3%83%B3%E3%81%A8%E9%80%86%E6%95%A3%E4%B9%B1%E6%B3%95
weblio
ウィキペディア小見出し辞書 > ソリトンと逆散乱法の意味・解説
ソリトンと逆散乱法
出典: フリー百科事典『ウィキペディア）』 (2022/05/26 UTC 版)
「可積分系」の記事における「ソリトンと逆散乱法」の解説
1960年代の遅く、（浅い水の流れで 1次元非散逸流体力学を記述する）KdV方程式において、強い安定性を持ったソリトンが偏微分方程式の局所化された解として発見された。この発見により、これらの方程式を無限次元可積分であるハミルトン系として見なすことで、古典可積分係への関心が復活した。これらの研究は、そのような「可積分」系に非常に豊富なアプローチをもたらし、逆散乱変換（英語版）(inverse scattering transform)やより一般的には逆スペクトルの方法として研究された。（リーマン・ヒルベルト問題（英語版）(Riemann–Hilbert problem)として扱われることも多い。）

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1738535596/316

317: １３２人目の素数さん [] 2025/05/29(木) 00:04:29.80 ID:8NGDhp6I

>>316
>ソリトンと逆散乱法

ふーむ

http://gandalf.math.kyushu-u.ac.jp/~kaji/
梶原健司 九州大
http://gandalf.math.kyushu-u.ac.jp/~kaji/lectures/koukaikouza/text.pdf
公開講座の資料 「ソリトン〜不思議な波が運んできた，古くて新しい数学の物語」(pdf形式，約300KB) 入門レベル
2002年 8月9日，公開講座「現代数学入門」での講義
九州大学大学院数理学研究院 梶原健司
1.4 大ブレーク!
．Miura3 は手計算でKdV方程式(2)の保存量を13個求め4，最終的に保存量が無限個(!)あることを示しました．このような地道な努力の末，Gardner, Greene, Kruskal, Miura による大発見が生まれました．
それは次のようなものです．KdV方程式の初期値問題(t=0で初期波形u(x0)を与えて，任意の時刻tでのu(xt)を求める問題)は厳密に解ける．任意のN 個のソリトンの相互作用を記述する厳密な解がKdV方程式に存在する．それらは指数関数を用いて表される．偏微分方程式は解析が大変難しく，厳密に解けることはまずありません(だからコンピュータを用いて数値的に解析するのです)ので，KdV 方程式という特殊な方程式のみが対象であったにせよ，これは本当に画時代的な発見です．
GGKMの開発した方法は，現在逆散乱法と呼ばれています．
また，N 個のソリトンが相互作用する厳密な解をN-ソリトン解と呼びます．
いったん厳密解法が見つかってしまうと，その方法を発展させ，さまざまな方程式が同様の解法で解けるということがとわかってきました．
その後10年ほどの理論の発展は爆発的で，百を越える偏微分方程式がKdV方程式の仲間であり，ソリトンを記述し，かつ厳密に解けるということがわかりました．
まさに大ブレークです．それらの方程式はソリトン方程式と呼ばれます．
さて，その時，日本ではどのような状況だったのでしょうか．1967年，戸田盛和は格子振動の問題を考察する中で，次のような「おもちゃ」を考案しました．

https://en.wikipedia.org/wiki/Inverse_scattering_transform
Inverse scattering transform
In mathematics, the inverse scattering transform is a method that solves the initial value problem for a nonlinear partial differential equation using mathematical methods related to wave scattering.[1]: 4960 
The direct scattering transform describes how a function scatters waves or generates bound-states.[2]: 39–43 
The inverse scattering transform uses wave scattering data to construct the function responsible for wave scattering.[2]: 66–67 
The direct and inverse scattering transforms are analogous to the direct and inverse Fourier transforms which are used to solve linear partial differential equations.[2]: 66–67

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1738535596/317

325: １３２人目の素数さん [] 2025/05/29(木) 17:33:49.12 ID:deV+jeAi

>>316
ふーむ

(参考)
https://note.com/honest_murre2984/n/n3408815f05d0
note.com ano IT系のお仕事でしたら基本的に何でもいけます。フルスタックエンジニアです。インフラ、プログラミング大好きです。ITコンサルも可能です。また、OSSのAIモデルを活かす等の生成AIのお仕事もご相談可能です

2025年5月1日
逆散乱場理論-「波動散乱の逆問題」の解析解を世界で初めて導出した木村建次郎博士の論文を読む
目次
いきなり結論
出典論文1
多重経路散乱場理論の基礎と応用
これが解だ！！🎉👍
式(1) の各項
式(2) の各項
分かりやすい言い換え
重要用語とその解説
出典論文2
1. 導入 (Introduction)
1.1 理論の重要性：現実的な測定方法に基づいていること
1.2 測定方法：曲面上での自由な送受信
1.3 理論の核心：高次元空間と偏微分方程式
1.4 画像再構成：境界条件を使って方程式を解く
1.5 応用可能性：非破壊イメージングへの貢献
2. 逆散乱場理論 (Inverse Scattering Field Theory)
2.1. 逆散乱問題 (Inverse scattering problem)
2.2. 偏微分方程式の演算子Lの導出 (Derivation of L)
重要用語の解説
図3のポイント
重要用語の解説
考え方
2.3. 積分方程式の解法と画像再構成 (Solution of integral equation and image reconstruction)
図4のポイント
重要用語の解説
測定データの活用と係数 $${a(\mathbf{k})}$$ の導出

https://ja.wikipedia.org/wiki/%E6%9C%A8%E6%9D%91%E5%BB%BA%E6%AC%A1%E9%83%8E
木村 建次郎（ 1978年 - ）は、日本の応用物理学者であり、神戸大学数理データサイエンスセンター教授[1]、京都大学客員教授、株式会社Integral Geometry Scienceの代表取締役[2]。博士（工学）（京都大学、2006年）。Principal investigator。
サブサーフェスイメージングと逆問題の研究に従事。応用数学史上の未解決問題であった「波動散乱の逆問題」の解析解の導出に世界で初めて成功し、多重経路散乱場理論を確立した。また蓄電池等における静磁場‐電流の逆問題の解析解の導出にも成功し、これら研究成果を社会に実装するため、株式会社Integral Geometry Scienceを創業した[3]。

http://rio2016.5ch.net/test/read.cgi/math/1738535596/325

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