時系列データを用いたモデル化
近年の計算機システムの発展と利用環境の向上により、諸科学や産業界のあらゆる分野でデータが蓄積されている。このようにして大量に蓄積されたデータから、 その背後にある自然現象や社会現象のような複雑かつ不確実な現象を読み解くには、データから本質的な情報を抽出するための手法の開発が不可欠である。このとき、不確実現象の解明と予測、知識獲得のために重要な役割を果たすのが現象のモデル化であり、時系列データを用いた現象のモデル化の問題に取り組む。
英語版のWikipediaによると、マクローリンが見つけた正弦波螺旋は螺旋と名付けられているが、螺旋とは関連がないものとして知られていたようです。しかし、等角螺旋の性質を調べると等角螺旋に関連する直角三角形を用いることにより説明できることがわかりました。同様にその関連する直角三角形がある時点で反転させるときにもパスカルの蝸牛形の幾何学的特徴が説明できました。本研究で紹介する画像を見ながらその様子を楽しんでください。
論文
「貴金属比の類似比による直角三角形と等角螺旋を活用したリマソン (パスカルの蝸牛形) の作画や正弦波螺旋の幾何学的特性の再考」(2023)『日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年春季研究発表会アブストラクト集』2-F-8p.1-2.
「貴金属比の類似比に関する等角螺旋の幾何学的可視化」(2022)『日本図学会2022年大会学術講演論文集』p.93-98.
「Visualizations of Sinusoidal Spirals, Limacons of Pascal, and Conic Curves using Equiangular Spirals of Secondary Metallic Ratios」(2024)『Proceedings of the 21st International Conference on Geometry and Graphics』3, 218p.1-5.
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