伊藤伸一 Ito Shin-ichi

研究者番号	10756331
その他のID
所属 (現在)	2025年度: 東京大学, 地震研究所, 助教
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記	2018年度 – 2024年度: 東京大学, 地震研究所, 助教 2016年度 – 2017年度: 東京大学, 地震研究所, 特任研究員
審査区分/研究分野	研究代表者小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連 / 生物物理・化学物理・ソフトマターの物理研究代表者以外中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野 / 小区分60100:計算科学関連
キーワード	研究代表者フェーズフィールドモデル / 乾燥亀裂 / データ同化 / 破壊 / 可視化 / ニューラルネットワーク / 輸送 / PIV / PINN / 深層学習 … もっと見る / 不均一性 / 確率過程 / 形状 / 統計則 … もっと見る研究代表者以外データ同化 / 4次元変分法 / Ginzburg-Landau方程式 / 代替関数 / サロゲートモデル / サンプリング / モデリング / 情報統計 / 地震 / 数値解析隠す

データ同化の信頼性向上に向けた時間逆向き数値計算法の確立と地震学への応用展開
- 研究代表者
  
  宮武勇登
- 研究期間 (年度)
  2024 – 2027
- 研究種目
  
  基盤研究(B)
- 審査区分
  
  小区分60100:計算科学関連
- 研究機関
  大阪大学
情報統計が拓く地震モデリング数理基盤
- 研究代表者
  
  長尾大道
- 研究期間 (年度)
  2023 – 2027
- 研究種目
  
  基盤研究(A)
- 審査区分
  
  中区分60:情報科学、情報工学およびその関連分野
- 研究機関
  東京大学
破壊過程と流体輸送－データ同化・可視化によるアプローチ研究代表者
- 研究代表者
  
  伊藤伸一
- 研究期間 (年度)
  2022 – 2025
- 研究種目
  
  基盤研究(C)
- 審査区分
  
  小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連
- 研究機関
  東京大学
大規模データ同化に基づく乾燥亀裂の素過程の理解と解明研究代表者
- 研究代表者
  
  伊藤伸一
- 研究期間 (年度)
  2019 – 2022
- 研究種目
  
  若手研究
- 審査区分
  
  小区分13040:生物物理、化学物理およびソフトマターの物理関連
- 研究機関
  東京大学
乾燥亀裂における破片形状と破壊過程の理論的研究研究代表者
- 研究代表者
  
  伊藤伸一
- 研究期間 (年度)
  2016 – 2018
- 研究種目
  
  若手研究(B)
- 研究分野
  
  生物物理・化学物理・ソフトマターの物理
- 研究機関
  東京大学

すべて 2023 2022 2021 2020 2019 2018 2017

すべて雑誌論文学会発表

[雑誌論文] Observation site selection for physical model parameter estimation towards process-driven seismic wavefield reconstruction2023
- 著者名/発表者名
  Nakai, K., T. Nagata, K. Yamada, Y. Saito, T. Nonomura, M. Kano, S. Ito and H. Nagao
- 雑誌名
  
  Geophysical Journal International
  
  巻: 234 号: 3 ページ: 1786-1805
- DOI
  10.1093/gji/ggad165
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K21785, KAKENHI-PROJECT-19H05662, KAKENHI-PROJECT-23H00466
[雑誌論文] Adjoint-based data assimilation for reconstruction of thermal convection in a highly viscous fluid from surface velocity and temperature snapshots2023
- 著者名/発表者名
  Nakao, A., T. Kuwatani, S. Ito, and H. Nagao
- 雑誌名
  
  Geophysical Journal International
  
  巻: 236 号: 1 ページ: 379-394
- DOI
  10.1093/gji/ggad417
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K21785, KAKENHI-PROJECT-22K14131, KAKENHI-PROJECT-22K03542, KAKENHI-PROJECT-19H05662, KAKENHI-PROJECT-23H00466
[雑誌論文] Adjoint-based uncertainty quantification for inhomogeneous friction on a slow-slipping fault2022
- 著者名/発表者名
  Ito Shin-ichi、Kano Masayuki、Nagao Hiromichi
- 雑誌名
  
  Geophysical Journal International
  
  巻: 232 号: 1 ページ: 671-683
- DOI
  10.1093/gji/ggac354
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542, KAKENHI-PROJECT-20K21785, KAKENHI-PROJECT-19K14671, KAKENHI-PROJECT-19H05662
[雑誌論文] Adjoint-based exact Hessian computation2021
- 著者名/発表者名
  S. Ito, T. Matsuda, and Y. Miyatake
- 雑誌名
  
  BIT Numerical Mathematics
  
  巻: - 号: 2 ページ: 503-522
- DOI
  10.1007/s10543-020-00833-0
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671, KAKENHI-PROJECT-19K20220, KAKENHI-PROJECT-20H00581, KAKENHI-PROJECT-20H01822
[雑誌論文] Phase prediction method for pattern formation in time-dependent Ginzburg-Landau dynamics for kinetic Ising model without a priori assumptions of domain patterns2021
- 著者名/発表者名
  Anzaki, R., S. Ito, H. Nagao, M. Mizumaki, M. Okada, and I. Akai
- 雑誌名
  
  Physical Review B
  
  巻: 103 号: 9 ページ: 1-8
- DOI
  10.1103/physrevb.103.094408
- 査読あり / オープンアクセス
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-20K21785, KAKENHI-PROJECT-19K14671, KAKENHI-PROJECT-17H01703, KAKENHI-PROJECT-18H03210, KAKENHI-PROJECT-19H05662, KAKENHI-PROJECT-17H01704
[雑誌論文] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models2019
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito, Hiromichi Nagao, Takashi Kurokawa, Tadashi Kasuya, and Junya Inoue
- 雑誌名
  
  Physical Review Materials
  
  巻: 印刷中
- 査読あり
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] Analysis of desiccation crack pattern formations based on physics-informed neural networks2023
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito
- 学会等名
  STATPHYS28
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] Analysis of desiccation crack pattern formations based on physics-informed neural networks2023
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito
- 学会等名
  ICIAM 2023
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] ニューラルネットワークに基づく破壊パターン形成のシミュレーション2023
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一
- 学会等名
  日本物理学会第78回年次大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network2023
- 著者名/発表者名
  Nagao, H., R. Kaneko, S. Ito, H. Tsuruoka, and K. Obara
- 学会等名
  European Geosciences Union General Assembly
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] Foundation of data assimilation and its application to phase-field models2023
- 著者名/発表者名
  Nagao, H. and S. Ito
- 学会等名
  MRM2023/IUMRS-ICA2023
- 招待講演 / 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] Shrinkage-induced Crack Pattern Formation Based on Variational Energy Physics-informed Neural Network2023
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito
- 学会等名
  AOGS 2023
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] 残差学習に基づく地震波形紙記録からの低周波微動の検出2023
- 著者名/発表者名
  金子亮介, 長尾大道, 伊藤伸一, 鶴岡弘, 小原一成
- 学会等名
  人工知能学会全国大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network2023
- 著者名/発表者名
  Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, H. Tsuruoka, and K. Obara
- 学会等名
  The International Union of Geodesy and Geophysics, The 28th General Assembly
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network2023
- 著者名/発表者名
  Kaneko, R., H. Nagao, S. Ito, H. Tsuruoka, and K. Obara
- 学会等名
  Asia Oceania Geosciences Society, The 20th Annual Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network2023
- 著者名/発表者名
  金子亮介, 長尾大道, 伊藤伸一, 鶴岡弘, 小原一成
- 学会等名
  日本地球惑星科学連合大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] プロセス駆動型地震波動場再構成に向けた物理モデルパラメタ推定のための観測点選択2023
- 著者名/発表者名
  中井公美, 永田貴之, 山田圭吾, 齋藤勇士, 野々村拓, 加納将行, 伊藤伸一, 長尾大道
- 学会等名
  日本地球惑星科学連合大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] Shrinkage-induced Crack Pattern Formation Based on Variational Energy Physics-informed Neural Network2023
- 著者名/発表者名
  Ito, S.
- 学会等名
  Asia Oceania Geosciences Society, The 20th Annual Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] ニューラルネットワークに基づく破壊パターン形成のシミュレーション2023
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一
- 学会等名
  日本物理学会第78回年次大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-23H00466
[学会発表] 乾燥収縮破壊パターンにおける表面張力揺らぎの効果2023
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一
- 学会等名
  日本物理学会2024年春季大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] シンプレクティックアジョイント法に基づくスロースリップ断層面の摩擦不均一性の不確実性評価2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
- 学会等名
  日本地震学会2022年度秋季大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Symplectic-adjoint-based uncertainty quantification method for large-scale data assimilation problems2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
- 学会等名
  Japan Geoscience Union
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] 収縮亀裂パターンの動的統計則に現れる相転移的性質2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
- 学会等名
  Japan Geoscience Union
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] シンプレクティックアジョイント法に基づくスロースリップ断層面上の摩擦空間不均一性の不確実性評価2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
- 学会等名
  JpGU 2022
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] Symplectic-adjoint-based Uncertainty Quantification Method for Large-scale Data Assimilation Problems2022
- 著者名/発表者名
  S. Ito, T. Matsuda, and Y. Miyatake
- 学会等名
  AOGS 2022
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] 収縮亀裂パターンの動的統計則に現れる相転移的性質2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
- 学会等名
  JpGU 2022
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] Second-order adjoint 法の数理と応用2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一
- 学会等名
  統計数理研究所諸科学集会諸科学における統計思考 2022
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] Symplectic-adjoint-based uncertainty quantification method for large-scale data assimilation problems2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
- 学会等名
  JpGU 2022
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] シンプレクティックアジョイント法に基づくスロースリップ断層面の摩擦不均一性の不確実性評価2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
- 学会等名
  日本地震学会2022年度秋季大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-22K03542
[学会発表] Symplectic-adjoint-based Uncertainty Quantification Method for Large-scale Data Assimilation Problems2022
- 著者名/発表者名
  S. Ito, T. Matsuda, and Y. Miyatake
- 学会等名
  Asia oceania geosciences society
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] シンプレクティックアジョイント法に基づくスロースリップ断層面上の摩擦空間不均一性の不確実性評価2022
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
- 学会等名
  Japan Geoscience Union
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] 乾燥亀裂パターンの動的統計則に現れる相転移的性質2021
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
- 学会等名
  日本物理学会 2021年秋季大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Adjoint-based Uncertainty Quantification of Frictional Inhomogeneity on Slow-Slipping Fault2021
- 著者名/発表者名
  S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
- 学会等名
  AOGS 2021
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Adjoint-based uncertainty quantification of frictional inhomogeneity on slow-slipping fault2021
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
- 学会等名
  JpGU 2021
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] シンプレクティックアジョイント法に基づく高精度不確実性評価法2021
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
- 学会等名
  統計関連学会連合大会 2021
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Adjoint-based exact Hessian-vector multiplication using symplectic Runge--Kutta methods2020
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登
- 学会等名
  固体地球データ同化に関する研究会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] 変分法データ同化に基づく断層すべり面の摩擦特性空間分布の不確実性評価2020
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
- 学会等名
  統計関連学会連合大会
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Grain growth prediction based on data assimilation implementing 4DVar on multi-phase-field models2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito
- 学会等名
  StatPhys Seminar
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Model Selection Based on Bayesian Inference that Uncovers Fundamental Dynamics of Desiccation Crack Patterns2019
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito, Akio Nakahara, and Satoshi Yukawa
- 学会等名
  American Physical Society March meeting 2019
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] 乾燥亀裂パターンの動的スケーリング則と統計的モデリング2019
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一
- 学会等名
  日大理工・船橋セミナー
- 招待講演
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito and H. Nagao
- 学会等名
  FSP2019: Frontiers of Statistical Physics
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] 乾燥破壊パターンにおける破片サイズ分布のモデル選択2019
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 中原明生, 湯川諭
- 学会等名
  統計関連学会連合大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Uncertainty quantification for massive simulation models based on a second-order adjoint method2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito
- 学会等名
  A3 Soft Matter Workshop 2019
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
- 学会等名
  NIMS WEEK 2019 Academic Symposium Poster Session
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
- 学会等名
  StatSei11
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Bayesian Inference of Grain Growth Prediction via Multi-Phase-Field Models2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
- 学会等名
  AOGS
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito, H. Nagao, T. Kurokawa, T. Kasuya, and J. Inoue
- 学会等名
  JpGU
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Detection of dynamic transition in drying crack patterns based on Bayesian model selection2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito
- 学会等名
  Seminar of joint research: Royal Society/JSPS collaboration project
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] 大規模４次元変分法データ同化に基づくスロースリップ断層面における摩擦特性不均一性の不確実性評価2019
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 加納将行, 長尾大道
- 学会等名
  日本地震学会秋季大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Uncertainty quantification for inhomogeneous frictional features in a slow-slipping fault based on a large-scale four-dimensional variational data assimilation2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
- 学会等名
  American Geophysical Union(AGU) 2019 Fall Meeting
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Uncertainty quantification based on 4DVar data assimilation for massive simulation models2019
- 著者名/発表者名
  S. Ito, M. Kano, and H. Nagao
- 学会等名
  JpGU
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-19K14671
[学会発表] Statistical Modeling for Desiccation Cracking Based on Shape-Dependent Fragmentation Process2018
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito, Satoshi Yukawa
- 学会等名
  American Physical Society March meeting 2018
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] Grain Growth Prediction Based on Data Assimilation by Implementing 4DVar on Phase-Field Models2018
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito, Hiromichi Nagao, Takashi Kasuya, and Junya Inoue
- 学会等名
  Asia Oceania Geosciences Society
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] Morphological properties of surface crack patterns due to volumetric shrinkage2018
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito and Satoshi Yukawa
- 学会等名
  American Geophysical Union
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] Grain Growth Prediction Based on Data Assimilation by Implementing 4DVar on Phase-Field Models2018
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito, Hiromichi Nagao, Takashi Kasuya, and Junya Inoue
- 学会等名
  Japan Geoscience Union
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] 大規模データ同化に基づく鉄鋼材料組織予測と計測デザイン2018
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 長尾大道, 糟谷正, 井上純哉
- 学会等名
  統計関連学会連合大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] Desiccation crack patterns based on phase-field modeling and their statistical properties2018
- 著者名/発表者名
  Shin-ichi Ito and Satoshi Yukawa
- 学会等名
  The 9th International Conference on Multiscale Materials Modeling (MMM2018)
- 国際共著/国際学会である
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] フェーズフィールド法に基づく乾燥亀裂シミュレーションとその統計的性質2018
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 湯川諭
- 学会等名
  日本物理学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] 乾燥収縮破壊の破片形状依存性と統計的モデリング2017
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 湯川諭
- 学会等名
  日本物理学会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779
[学会発表] 乾燥収縮破壊の破片形状依存性と統計的モデリング2017
- 著者名/発表者名
  伊藤伸一, 湯川諭
- 学会等名
  統計関連学会連合大会
- データソース
  KAKENHI-PROJECT-16K17779

1. 中原明生 (60297778)

共同の研究課題数: 2件

共同の研究成果数: 2件
2. 加納将行 (10739056)

共同の研究課題数: 2件

共同の研究成果数: 1件
3. 宮武勇登 (60757384)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
4. 松田孟留 (50808475)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
5. 長尾大道 (80435833)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 10件
6. 廣瀬慧 (40609806)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
7. 森川耕輔 (40824305)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
8. 平田直 (90156670)

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 0件
9. 湯川諭

共同の研究課題数: 1件

共同の研究成果数: 7件

伊藤 伸一 Ito Shin-ichi

研究課題

研究成果

共同研究者

データ同化の信頼性向上に向けた時間逆向き数値計算法の確立と地震学への応用展開

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

情報統計が拓く地震モデリング数理基盤

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

破壊過程と流体輸送－データ同化・可視化によるアプローチ研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

大規模データ同化に基づく乾燥亀裂の素過程の理解と解明研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

審査区分

研究機関

乾燥亀裂における破片形状と破壊過程の理論的研究研究代表者

研究代表者

研究期間 (年度)

研究種目

研究分野

研究機関

[雑誌論文] Observation site selection for physical model parameter estimation towards process-driven seismic wavefield reconstruction2023

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[雑誌論文] Adjoint-based data assimilation for reconstruction of thermal convection in a highly viscous fluid from surface velocity and temperature snapshots2023

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[雑誌論文] Adjoint-based uncertainty quantification for inhomogeneous friction on a slow-slipping fault2022

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[雑誌論文] Adjoint-based exact Hessian computation2021

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[雑誌論文] Phase prediction method for pattern formation in time-dependent Ginzburg-Landau dynamics for kinetic Ising model without a priori assumptions of domain patterns2021

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[雑誌論文] Bayesian inference of grain growth prediction via multi-phase-field models2019

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[学会発表] Analysis of desiccation crack pattern formations based on physics-informed neural networks2023

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[学会発表] Analysis of desiccation crack pattern formations based on physics-informed neural networks2023

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[学会発表] ニューラルネットワークに基づく破壊パターン形成のシミュレーション2023

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[学会発表] Detection of deep low-frequency tremors from continuous paper records at a station in southwest Japan about 50 years ago based on convolutional neural network2023

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[学会発表] Foundation of data assimilation and its application to phase-field models2023

伊藤伸一 Ito Shin-ichi