活動目的・内容

広範な自然科学において、統計サンプリングは普遍的な計算科学手法である。本 SG では、統計サンプリングやモデリングに関わる基礎理論を学び、プログラミングやシミュレーションの実践をグループディスカッション形式で行う。基本的には、参加者が自身の興味に基づいてテーマの提案及びプログラミング・シミュレーションの実践を行い、グループディスカッションで提案内容、実施結果や実施途中での疑問点等に関して検討を行う。理論的背景の知識や計算機を用いた実践に関する様々なレベルの参加者を期待している。分野外の初学者には基礎的な分子シミュレーションや単純な統計モデルのプログラミング・シミュレーションによる知識・技術の習熟、また既に習熟度の高い学生さんには各自の興味に基づく（おもろそうな）テーマ設定の検討及び実践を行う。このように、多様で自由度の高いテーマに対するプログラミング・シミュレーションとディスカッションをグループで（わいわいと）行い、自然科学における統計サンプリングやモデリングに関する幅広い視野を養う。

活動成果・自己評価

参加者が個々のテーマを設定し、その検討及び実装を行った。以下にそれぞれのテーマの内容について概説する。まず、タンパク質の 3 次元構造座標データベースから、タンパク質構造モチーフの一つである Zn フィンガーを有する構造を機械学習により判別する方法の開発を行った。3 次元構造座標から 2 次元の距離行列マップを作成し、Zn フィンガーデータベースの情報を教師データとして分類器を生成した。その結果、高精度でモチーフ判定を行う分類器を得ることに成功した。
次に、分子動力学シミュレーションプログラムコードの実装を行った。まずはニ粒子レナードジョーンズ原子の衝突からスタートし、周期境界条件下でのレナードジョーンズ液体のシミュレーションプログラムへと発展させた。それを用いて、半径の異なる二種類のレナードジョーンズ原子からなる混合レナードジョーンズ液体の徐冷過程のサンプリングシミュレーションを行った。その結果、半径の違いを変化させることにより、結晶化やガラス化、あるいはドメイン構造形成などの異なる振る舞いを観測することに成功した。また、植物の形態データ（ジャノヒゲ属とヤブラン属）や自己組織化分子クラスターの構造データの分類に関するアルゴリズムの考察・検討を行った。
また、外部講師を招聘し、以下の関連するテーマに関するセミナーを行った。佐々真一氏（京大理 ）、分子モータの統計物理。Debashish Chowdhury氏（IIT-Kanpur）、分子モータの統計物理 。重藤真介氏（関西学院大）、ラマン顕微鏡分光とデータ解析。保木邦仁氏（電通大）、ゲーム人工知能（将棋ソフト Bonanza 開発者）

参加メンバー