トポロジカルデータ解析の基礎と物質科学への応用

代表的な手法であるパーシステントホモロジーの数学的基礎、

ガラスや高分子等への応用事例、機械学習との組み合わせ事例など。

【提携セミナー】

主催：サイエンス＆テクノロジー株式会社

受講可能な形式：【Live配信(アーカイブ配信付)】のみ

●パーシステントホモロジーのバックグランドとなっているホモロジー群と、それがどのように拡張されたものがパーシステントホモロジーなのか、具体的な計算アルゴリズムなど、パーシステントホモロジーの数学的基礎を解説。
●最近の応用事例として、特に原子構造の特徴抽出法としての応用に着目し、ガラスやMOF、高分子等での応用事例を紹介。
●さらに、計算結果を物性予測にどのように応用するかの理解につながる、講師の研究に基づいたパーシステンス図の処理や機械学習モデルとの接続などの詳細について解説。
●時間に余裕がある場合は、実データを用いた構造解析と、そのデータを用いた物性予測の実習が可能なリポジトリの紹介およびデモを実施。

セミナー趣旨

最近、トポロジカルデータ解析の代表的な手法、パーシステントホモロジーが情報分野のみならず、物理学、特に物質科学の分野で注目されています。パーシステントホモロジーを用いると、例えばガラスのような複雑な構造に潜むパターンの抽出や、新しい視点での原子構造の特徴づけが可能になります。

本講演では、このパーシステントホモロジーの基礎や物質科学への応用を紹介します。

得られる知識

• パーシステントホモロジーの基礎
• パーシステントホモロジーの応用事例

受講対象

• 物質科学の基礎をご存知の方ですとわかりやすいと思います。
• 不均一系での構造解析方法を探している方には特に役に立つ可能性があります。

担当講師

大阪大学　産業科学研究所　教授　博士(工学)　南谷 英美　氏

【専門】計算物質科学
第一原理計算や分子動力学法を応用した固体物性のシミュレーション研究を専門としています。熱物性から磁性まで幅広い研究を行っていますが、特に最近は数理科学や機械学習を応用した不均一系のシミュレーション開発に注力しています。
2013-2015年：東京大学工学系研究科　助教
2015-2019年：同講師
2019-2022年：分子科学研究所　准教授
2022-現在: 大阪大学産業科学研究所　教授
【ホームページ】https://www.sanken.osaka-u.ac.jp/labs/cmp/

セミナープログラム（予定）

１．パーシステントホモロジーの数学的基礎
1.1 ホモロジー群
1.2 ホモロジー群の計算方法
1.3 パーシステントホモロジー
1.4 パーシステントホモロジーの逆解析
1.5 公開されているパーシステントホモロジー計算コード

２．パーシステントホモロジーの応用事例
2.1 ガラス材料への応用
2.2 その他材料（MOFや高分子）への応用
2.3 機械学習との組み合わせ事例

３．パーシステントホモロジー解析実習（上記座学の所要時間による）
3.1 実習用サンプルコードのリポジトリ紹介
3.2 実習方法の説明

□ 質疑応答 □

公開セミナーの次回開催予定

開催日

2025/11/18（火）13:00～16:30

開催場所

【WEB限定セミナー】※会社やご自宅でご受講下さい。

受講料

一般受講：本体45,000円＋税4,500円
E-Mail案内登録価格：本体42,700円＋税4,270円

E-Mail案内登録なら、2名同時申込みで1名分無料
2名で49,500円 (2名ともE-Mail案内登録必須／１名あたり定価半額24,750円)

テレワーク応援キャンペーン(1名受講)【オンライン配信セミナー受講限定】
1名申込みの場合： 受講料 39,600円(E-Mail案内登録価格 37,840円)

定価：本体36,000円＋税3,600円
E-Mail案内登録価格：本体34,400円＋税3,440円

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配布資料

PDFテキスト(印刷可・編集不可)
※開催2日前を目安に、主催者サイトのマイページよりダウンロード可となります。

オンライン配信のご案内

※【Live配信（zoom使用）対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

※【WEBセミナー：アーカイブ受講対応セミナー】についてはこちらをご参照ください

■アーカイブ配信について
視聴期間：終了翌営業日から7日間［11/19～11/25中］を予定
※動画は未編集のものになります。
※視聴ページは、開催翌営業日の午前中には、マイページにリンクを設定します。

備考

※講義中の録音・撮影はご遠慮ください。
※開催日の概ね1週間前を目安に、最少催行人数に達していない場合、セミナーを中止することがございます。

お申し込み方法

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