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酒見 悠介  sakemi yusuke

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 60811643
その他のID
所属 (現在) 2025年度: 千葉工業大学, 数理工学研究センター, 上席研究員
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2025年度: 千葉工業大学, 数理工学研究センター, 上席研究員
2023年度: 千葉工業大学, 数理工学研究センター, 上席研究員
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分61040:ソフトコンピューティング関連
研究代表者以外
小区分15020:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する実験
キーワード
研究代表者以外
機械学習 / データ同化 / 物理モデル融合型データ駆動手法 / 熱雑音 / 重力波望遠鏡 / 重力波
  • 研究課題

    (2件)
  • 研究成果

    (2件)
  • 共同研究者

    (1人)
  •  アナログ回路の非線形特性を活用した脳型インメモリ計算の開拓研究代表者

    • 研究代表者
      酒見 悠介
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2027
    • 研究種目
      基盤研究(B)
    • 審査区分
      小区分61040:ソフトコンピューティング関連
    • 研究機関
      千葉工業大学
  •  非線形物理モデル融合型データ駆動手法を用いた次世代低温重力波望遠鏡の熱雑音低減

    • 研究代表者
      陳 たん
    • 研究期間 (年度)
      2023 – 2025
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分15020:素粒子、原子核、宇宙線および宇宙物理に関連する実験
    • 研究機関
      国立天文台

すべて 2024 2023

すべて 学会発表

  • [学会発表] 重力波望遠鏡におけるviolin modeノイズと,非線形物理モデル融合型データ駆動手法を用いたその低減技術の開発2024

    • 著者名/発表者名
      陳たん, 酒見悠介, KAGRA collaboration
    • 学会等名
      日本物理学会2024年春季大会
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-23K03437
  • [学会発表] 物理情報を組み込んだ機械学習による重力波望遠鏡violine modeノイズ除去2023

    • 著者名/発表者名
      酒見悠介, 陳たん, KAGRA collaboration
    • 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-23K03437
  • 1.  陳 たん (20888086)
    共同の研究課題数: 1件
    共同の研究成果数: 2件

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