Koji Kanefuji

金藤 浩司

Traditional Chinese

RISM (Repository of the Institute of Statistical Mathematics) / 統計数理研究所 学術研究リポジトリ

86 統計数理 第40巻 第1号 1992           ランダム充填の新しいシミュレーション法                                    種 村 正 美 粒子系のランダム構造の理論モデルやシミュレーションによる研究は，統計物理学，粉体工学，ステレオロジーだと，様々の分野で近年その重要性を増しつつあるように考えられる．中でも，高密度粒子系のモデルやシミュレーションが興味の中心を占めているように思われ，粉体工学やステレオロジーでは，種々の直径分布をもつ高密度粒子系をいかに実現するかが重要である． いま，粒子として剛体球（等火球）を考える．密な剛体球系のランダム構造に対する最も単純たモデルとして，ランダム逐次充填モデルが考えられる．直径分布をもつ剛体球系についても，単純た実現法はこのモデルのアルゴリズムを拡張すればよいと一見考えられるかも知れない．しかし，これには次のような問題点がある． いま，球の直径をσとし，所与の直径分布関数をF（σ）とすれば，試験球の中心位置のランダムサンプリングの他にF（σ）に基づく直径のランダムサンプリングの過程が必要にたる．ところが，充填が進行するにつれて，直径の大きい球が小さい球に比べて，次第に充填しにくくなることは明らかである．その結果，充填過程の終了後に実現される剛体球系の直径分布は，もとのF（σ）とは異なった分布にたり，一般に小さい直径の値の重みが必然的に増大することにたって，われわれの問題にはランダム逐次充填壬デルは適さない． そこで，次のようだ考えに基づく新しいシミュレーション法を提案した（Tanemura（1992））：（1）剛体球系のランダム構造を実現するために，分子動力学法を用いる；（2）密な構造を実現するために，重み付きVoronoi分割を用いて，系を圧縮する．ここで，球伽に対する重み付きVoronoiセルは，距離測度としてa（κ，κ。）＝1κ一川2－mξと置いたとき，隣接球κ5との境界がa（κ，κ‘）＝a（κ，κ5）の軌跡κで与えられるセルを用いるのが妥当である．但し，重み仏として球の半径σ｛／2を取ることにする． われわれの方法は，当然，等火球の高密度系の実現にも有用であり，剛体球だけでなく，ソフトコア系たどにも有効である．                  参考 文 献Tanemura，M．（1992）．Mode1sandsimu1ationofrandomstructureofpartic1es，λc肋∫≠m〇五，11／Suppl．  1，41－52．                  ヒトの成長解析                                    金 藤 浩 司 ヒトの成長解析における研究は，横断的資料に基づくもの，縦断的資料に基づくもの，その両方を合わせ持つものがある．本研究では縦断的資料に基づき個体の成長解析を行っている． 成長解析にあたっては生物学的に意味づけ可能な成長母数を含む非線形成長模型を導入し，各個体の身最データヘあてはめ，個体成長の特徴づけを行っている．成長模型を導入して成長解析を行う利点として，測定時点の異なる個体間の比較が成長母数の比較として可能であり，経験的ベイズ手法による成長予測へと応用できる等の点が挙げられる． 各個体を成長の特性点（思春期発現時年齢，思春期最大伸び量昨年齢，6歳時身長等）でグループ分けすることにより，集団としての特徴づけを行っている．6歳時身長により便宜的に4つのグループに分けた場合，6歳時身長が高いほど最終身長が平均母数成長曲線の観点から高くなっていることが分る．この情報はある年齢までの測定値しか持たない個体のそれ以降の成長過程を予測する場合において事前情報として用いることが可能である．平成3年度研究報告会要旨 87 前もって収集してある成長資料に対し成長模型を導入し，その模型に基づいて成長解析を行い，提案する経験的ベイズ手法（Shohoji et a1．（1991））によって成長予測を行った．実例としては一人のインシュリン依存症糖尿病患者にこの手法を適用しその有効性を示した．                  参 考 文 献Shohoji，T．，Kanefuji，K．，Sumiya，T．and Qin，T．（1991）．A prediction of individua1growth of height  according to an empirical Bayesian approach，λm．∫m∫左∫去α桃たMα肋．，43，607－619．地理情報を用いた統計解析馬 場 康 維 1．地理情報と統書十情報 近年の画像処理技術の発達，コンピュータの高速化，大容量化等様々な技術の発展とともに，従来，紙の上での情報が主体であった地図が新しい意味を持ち始めている．画像情報のデジタル化が容易にたったため，様々な地理情報が蓄積され，それらを組合わせて利用することが可能になってきた．地形，河川，道路，地図記号等，種々の情報を，区分けして保存し，画面操作によって，様々な表示ができるシステムの構築が盛んにたされている． コンピュータの発達は，数値化された情報の蓄積にも拍車をかけている．官庁，民間を問わず，様々た調査が実施されているが，それらの結果が，磁気媒体等によって一般の利用に供されるようになってきたのも近年の傾向である． データの蓄積が進み，各種のソフトウェアもそろい，手軽に分析ができる環境が整っているように見えるが，実際に何らかの分析をしようとすると，種々の困難にぶつかるのが現状である．その中の一つの問題は，各種の統計情報を結合して利用するときに直面するもので，データの整合性の悪さにある．分析に費やす時間よりも，データの整備に多大の時間を費やすのが現状である． 2．地理情報の利用 地理情報と統計情報の同時利用といえば，統計情報を地図上で表現するというものが一般的であり，目的に応じた様々たシステムが開発されている． 地理情報の別の利用法として統計情報の統合のキーとして用いるという利用法がある．統計情報を地図上で表現するには，まず，市区町村境界や都道府県境界などの図形を描き，境界で区切られた各エリアに図形IDと呼ぶ識別コードを付ける．例えば，都道府県の図形IDと都道府県人口を対応させれば，地図の上で人口が表現できる．人口以外の数値情報も同様である．したがって，出処の異なる統計数値は，図形IDを共通コードとして結合できることにたる．これは，いわば，エリアコードをIDと考え，人口，面積等の数値情報を，エリアの属性とみなすことに対応する． エリアとして用いることのできるものには，1）都道府県，2）市区町村，3）街区，4）メッシュ，5）郵便番号，6）電話番号，等が考えられる． 統計情報の中にはユリアコードのほかに，位置座標を持つものもある．学校，病院等の施設は位置で表現できるので，位置コードとエリアコードの包含関係をつければ，施設の持つ属性とエリアの属性とを結合できることにたる． 以上の様た観点から，地理情報と統計情報の同時利用を目指し，システムを開発している．

ヒトの成長解析 (統計数理研究所 研究活動 (平成３年度 研究報告会要旨))

https://ismrepo.ism.ac.jp/?action=repository_action_common_download&item_id=31878&item_no=1&attribute_id=17&file_no=1

ヒトの成長解析 (統計数理研究所研究活動 (平成３年度研究報告会要旨))

Abstract

Similar works

Full text

Available Versions

RISM (Repository of the Institute of Statistical Mathematics) / 統計数理研究所学術研究リポジトリ