ウェーブレットを用いた金融価格ジャンプの新たなクラスの識別

小波分析に基づく金融価格ジャンプの新しいクラスの識別に関する研究報告 学術背景 金融市場における価格ジャンプ(price jumps)とは、非常に短時間に価格が大幅に変動する現象を指し、通常は外生的要因(ニュースの発表など)または内生的要因(市場内部のフィードバックメカニズム)によって引き起こされます。これらの2つの異なるタイプの価格ジャンプを区別することは、市場のダイナミクスを理解し、極端なイベントを予測し、効果的な規制戦略を策定するために重要です。しかし、既存の研究方法は監視学習に依存することが多く、明確なラベル(ニュースイベントなど)が必要で、実際の応用では多くの価格ジャンプが明確なニュースの背景を持たないため制限があります。 より良い価格ジャンプの識別と分類、特に明確な外生的トリガー...

構成による分布外一般化:トランスフォーマーにおける帰納ヘッドを通じた観点

大言語モデルにおける分布外汎化と組み合わせメカニズムの研究 論文の背景 近年、大言語モデル(Large Language Models, LLMs)は、GPT-4 などのように新規タスクを処理する際、驚くべき創造性を示しています。通常、少数の例で問題を解決できます。これらのタスクは、モデルが訓練データとは異なる分布上で汎化することを要求します。これは「分布外汎化」(Out-of-Distribution Generalization, OOD Generalization)と呼ばれます。LLMs は大きな成功を収めていますが、どのように分布外汎化を達成するかは未解明のままでした。本論文では、LLMs が隠れたルールに基づいて生成されるタスクでのパフォーマンスに焦点を当て、特に「帰納ヘッド」(...

不規則な制約を持つヒステリシス非線形システムの適応量子化制御とその圧電ポジショニングステージへの応用

ピエゾ電動位置決めステージのヒステリシス非線形システムに対する適応量子化制御の研究 背景紹介 現代の高精度位置決めシステムにおいて、ピエゾセラミックなどのスマート材料は、その優れた性能からマイクロ・ナノ製造やソフトロボティクスなどの分野で広く利用されています。しかし、これらの材料に固有のヒステリシス非線形性(Hysteresis Nonlinearity)の特性により、システムの入力と出力は複雑なループ関係を示し、位置決めの不正確さやシステムの不安定化を引き起こす可能性があります。そのため、ヒステリシス非線形システムを効果的に制御する方法が現在の研究の焦点となっています。さらに、実際の応用では不規則な制約(Irregular Constraints)の問題も存在します。これは、システムがある...

建設現場での外骨格補助立ち姿勢と跪き姿勢のバランスおよび作業評価

建設作業員の膝関節エクソスケルトンによるバランス補助と作業タスク評価 背景紹介 建設作業員は危険な作業環境で深刻な安全と健康リスクに直面しており、特に高所での作業では、長時間の立ち姿勢や膝立ち姿勢が膝関節の損傷、筋骨格系疾患、視覚的擾乱などを引き起こし、作業員のバランス能力を低下させます。転倒やその他の労働災害を防ぐために、研究者は技術的手段を通じて建設作業員のバランス能力を向上させる方法に注目しています。膝関節エクソスケルトン(knee exoskeleton)は、膝関節への負荷を軽減し、さまざまな作業姿勢でのバランスを維持するための有望な介入手段として認識されています。 本研究の核心は、下肢関節、特に膝関節が立ち姿勢と膝立ち姿勢での神経バランス制御戦略にどのように影響するかを探ることです...

解剖病理学における自動化組織分析戦略:基準マーカーの統合と多表面組織比較

解剖病理学における組織分析の自動化戦略:基準マーカーの統合と多表面組織比較 背景 解剖病理学ラボでは、多くのプロセスがまだ手動で行われています。特にパラフィン包埋組織ブロック(Paraffin-Embedded Tissue Blocks, PETBs)の作成と処理において、手動操作は作業のばらつきやサンプルの誤識別、紛失のリスクを引き起こし、診断の精度と効率に影響を与える可能性があります。この問題に対処するため、自動化技術が導入され、ラボの効率向上、人的エラーの削減、サンプル処理の一貫性が求められています。 しかし、既存の自動化ソリューションは、組織サンプルの追跡や特定領域の識別において多くの課題に直面しています。例えば、処理中にパラフィン包埋組織ブロック内の特定領域をさらに研究する必要が...

消滅制御ゲインを持つスイッチド非線形システムのダイナミックイベントトリガー適応追跡制御

動的イベントトリガー適応制御の非線形スイッチングシステムへの応用研究 学術背景の紹介 人工知能技術の急速な発展に伴い、非線形スイッチングシステム(Switched Nonlinear Systems)の研究が広く注目を集めています。スイッチングシステムは、複数のサブシステムから構成される複雑なシステムであり、システムは異なるサブシステム間で切り替わり、各サブシステムの動的挙動は異なる微分方程式または差分方程式によって記述されます。このようなシステムは、電力システム、ロボット制御、自動運転など、工学的実践において幅広く応用されています。しかし、システム内に不確実性、入力飽和(Input Saturation)、制御ゲイン消失(Vanishing Control Gains)などの問題が存在する...