最近の研究

この1ヶ月ほどサーベイを繰り返した結果、自分の今の研究は手法の目新しさはともあれ、論文を書くまでの内容に達していないという結論に達した。

先輩にこれを話した結果、「じゃぁ6月までに内容をまとめて何とか出そうよ」というお言葉をいただく。

というわけで、早速モデル拡張のための論文を発注。現在のモデルは、LacZの確率論的モデルだが、この手法をTetとlambdaのモデルに応用する。lambdaのモデルのパラメータはおもしろいように見つかるのだが、Tetは皆無。まぁ、このくらいならGAで推測可能なので、そんなに致命的ではない。

そして仕事を一時すべて切り替えて、確率論的シミュレーションアルゴリズムの開発を行うことにした。

現在うちのプロジェクトでは、確率論的シミュレーションアルゴリズムにGillespieをGibsonが改良したNext Reaction Methodという極めてエレガントでパワフルなシミュレーション技法が採用されているのだが、同時にGillespie本人がその後開発したTau Leap Methodも実装するとのこと。Tau Leap Methodには前々から興味が合ったので、開発担当にしてもらった。

それ関係のサーベイをしているうちに前々から注目していたKerzekが確率論的シミュレーションでMax Time Step Methodというアルゴリズムを10日ほどまえに発表していた。

この分野は最近異常に注目されているので、進化がはやい。この4年でシミュレーションスピードは単純に100倍以上高速化されている。この論文は読むのが非常に楽しみ。まぁ、そんな感じ。