2021年度

“19th International Symposium on Flow Visualization”に参加しました.

 皆さん,こんにちは.小林です.先日24歳の誕生日だったのですが,何と,研究室のメンバーの皆からたくさんお祝いをしていただきました.温かい研究室です.大変嬉しかったです.ありがとうございます.

 9月14日~16日の三日間,“19th International Symposium on Flow Visualization”が行われ,参加しました.本来なら上海で行われれるはずだった国際会議でしたが,今回は“Gather”と呼ばれるプラットフォームを用いた,バーチャルの場での学会となりました.自分たちがそれぞれアバターを作成し,そのアバターを動かして特別講演を聞いたり,ブースを回ったりするという仕組みのものです.これまでに使用してきたzoomやwebexとは異なり,ゲームのような感覚でいろいろな人と気軽に話すことができたため,ラフで面白い仕組みに感じました.(下の画像は,作成したアバターです.)特別講演はどれも興味深い内容で,「世界の研究者の方々はすごいなあ…」と思いながら拝聴しておりました.2日目の特別講演の一つに写真に出ていた女性の教授がものすごく綺麗な方で,そちらに気を取られてしまったことを,ここで白状させていただきます.笑



 昨年度,本学の主催した国際会議“8th International Joint Symposium on Applied Engineering and Sciences”に参加した際には,質問することはおろか,発表の中身すら十分に理解できない部分もありましたが,今回は中身をある程度理解したうえで,国籍や年代を問わず,様々な人とディスカッションをすることができたように思います.これは,今年に入ってから始めた試みである,2週間に一度の研究報告会を,英語で発表していたことが要因だと考えています.以前までは言いたいことを組み立てて,頭の中で単語を用意することにとても時間がかかっていたのですが,少しずつですが,スラスラと英語を話すことができてきているように思います.正直,いつか役に立つだろう,くらいにしか思わずに取り組んできましたが,こういった場所で少しずつ活用できたことがとても嬉しく,また頑張ろうと思いました.

 また,今回の学会を通して,外国の研究者の方と数多くの意見交換ができたことに対して,とても嬉しく感じました.本来だと現地で直接,研究やその他諸々の話をする事ができるのはずですが,オンラインでも楽しかったです.学会とはこういうところか,と知ることができました.そのほかにも,他の大学のドクターの方とも,研究発表を通して知り合うことができ,研究内容や博士の過ごし方などに関して、多くのアドバイスを頂くことができました.次回の部門講演会でもお会いできるということなので,楽しみです.

 次回の大きな発表は,2か月後に迫る日本機械学会 第99期 流体部門講演会です.今回の3つの学会で頂いたアドバイスや,得ることのできた気づきを糧にして,残り2か月間,しっかりと準備を整えていこうと思います.それでは.


年次大会および第49回可視化情報シンポジウムに参加しました.

 皆さん,こんにちは.小林です.
 更新が遅くなってしまいましたが,いかがお過ごしでしょうか.気づけば2021年もあと3ヶ月ほどになってしまいました.年々時間の経過が早くなっているように感じます.
 さて,自分の近況としましては,一つ前の記事で西岡くんが報告してくれたように,博士後期課程への進学が決まりました.引き続き,研究に勤しんでいこうと思います.

 先日,9月5日から9月8日の3日間にわたって,日本機械学会主催の年次大会が行われており,自分はオンラインにて,口頭発表をいたしました.昨年度は,右も左もよくわからない状態で学会に臨んでいましたが,今回は明確な意図をもって取り組みました.その結果,昨年度同様に,今年度も現地に赴くことはできませんでしたが,昨年度の反省点を生かし,しっかりと準備から発表までを行うことができました.これまでよりも,聞き手の皆様に理解していただける発表になってきたのではないかと思います.その他にも,自分の発表に対して,貴重なご意見を多数いただけたこと,また他の学生の発表に対して積極的に質問ができたことも,今回の大きな収穫だと実感しています.

 9月9日から9月11日の3日間では,可視化情報学会主催の可視化情報シンポジウムが行われてました.昨年度は,学生アシスタントとして本学会に参加しましたが,今回は口頭発表をいたしました.もう1年経ったのかと少し驚きつつ,参加しました.しかしながら,発表は自分の中であまり良いと思えるものではなく,聞いてくださっている方々に自分の研究内容をきちんと伝えることができなかったように感じました.発表の後,反省点を考えてみると,年次大会では,出来うる限りの準備をして臨むことができたのですが,こちらは年次大会と比較するとやや準備が足りなかったという結論に至りました.
 特別講演は,とても興味深い内容で,国の一大プロジェクトに関する貴重な講演を聞くことができ,大変勉強をさせていただきました.他の学生の発表を聞く中で,自分の研究にフィードバックできそうな事項に気づくことができたことや,分かりやすい資料,発表の仕方も学ぶことができたので,今後に生かしていこうと思います.



 この2つの学会に参加して改めて学んだことは,準備の密度は,発表の質に比例,直結することと,人の発表をただ聞くだけではなく,そこにある意図をその場で考えることによって思わぬ発見が得られることもある,ということです.今回の反省点や,収穫を糧に,今後も邁進していきたいと思います.まずは,今週に行われる国際会議の,“19th International Symposium on Flow Visualization”をしっかりと乗り越えようと思います.こちらの件は,また記事にさせて頂くと思います.それでは.

近況報告

 皆さんこんにちは!ワクチン接種のため,中学校以来の注射に怯えているM2の西岡です.コロナウイルスに感染するよりはましだ,と日々自分に言い聞かせております.

 さて,久しぶりの投稿ですが,皆さんいかがお過ごしでしょうか.
 去年から引き続き,このコロナ禍の影響で,お祝い事も自粛し,研究室でのイベントもほとんど行えていない状況です.僕たちがB4だった頃のこの時期は,タイにて,タイの学生との交流や,長陽山荘でのゼミ合宿,二本松杯などでの他大学との交流会を行っていた時期です.今考えるととても恵まれていたなと感じます.後輩たちも僕らの話を聞くだけで,実際に行えていないので,もどかしさを感じているのではないでしょうか.今は我慢して,可能になった日には今までため込んだものを発散したいと思います.

 このような状況のため,僕は最近,これまであまり見てこなかったニュースを見たり,本を読んだりするようになりました.ニュースを見ることで,日本や世界の情勢を知りながら,いろいろな人の意見を聞くというところに面白みを感じています.本については,鬱小説と呼ばれているものをよく読みます.本を読み終えた後,気持ちがモヤモヤするところにハマっています.オススメの本は,東野圭吾作の「赤い指」という小説です.ぜひ読んでみてください.



 コロナのような気持ちが沈むような状況だけでなく,うれしいこともいくつかありました.その一つが,新たにB4が入ってき,研究室がより賑やかになったことです!僕たちM2は研究室内では一番上の学年になったというのもあり,先輩の気持ちが分かってきたように思えます.人数が多くなってきたので節約を心掛けようと思います.
 もう一つは,M2の小林君と僕は進路が決定したことです!小林君は博士課程への進学,僕は企業への就職に決まりました.僕は初めての就職活動で,周りの友達が決まっていく中,なかなか決めることが出来ず,不安で唇にヘルペスが出来てしまいました.ただ,先輩方の協力や,先生の推薦書のおかげで無事に内定を頂くことが出来ました.相談に乗っていただいた先輩や推薦書を書いてくださった先生にはとても感謝をしています.ありがとうございました.残りの数か月,修士論文に向けて研究に励んでいきます!



 最後になりますが,これだけの感染者が世の中に発生しているにも関わらず,いまだこの研究室では出ておりません.現在はイベントごともほとんど無い状態ではありますが,これから,ワクチンの接種率が上がり,現在の感染症対策を続けていけば,行えることが増えていくと思います.飲み会を早くしたいですが,その気持ちをぐっとこらえて,みんなで飲めるようになったときに大騒ぎしたいと思います!読んでくださっている皆さんも,体調にはお気を付けください!それでは!

数理モデルによる新型コロナウィルスの東京の第4波についての一考察(研究協力者:槙 孝一郎 氏)

研究室の研究協力者である,槙 孝一郎 さんが,数理モデルによる新型コロナウィルスの東京の第4波についての一考察を述べていますので,共有させて頂きます.

 首都東京の感染者数累計は2020年4月中旬から一定の倍率で伸びている。図1は,東京都の感染者数であるが,対数軸での直線の傾きは0.011で、それは月に1.4倍の増加になる。もし、この傾向が2021年4月から2か月間続くならば、3月末日で12万人の累計が6月初めには2倍の24万人になると推定される。1年前の感染者と最近の感染者は全く異なるのに増加傾向が一定であることは、東京都民は1年間、同じ生活様式を守り続けていることを意味する。



 この間に、第2、第3の波があったが、この増加傾向に影響は少ない。小さな揺れは、あたかも大きな野火の延焼中に燃えやすい枯草の山を巻き込んだように見える。東京都の厳しい自粛生活一偏の中でも、一定の割合で感染率の高い揺らぎ(枯草集団)があれば、各種キャンペーンや年末休暇中の行動とは関係なしに、それが燃えただけといえる。もちろん延焼最前線での行動変化は傾きに大きな影響を与えるはずである。

 
 今後、本当のコロナ抑制の期待は、2021年3月から続く図の直線の傾きが0.011以下で維持されることである。しかし、図2に示す全国都道府県の感染者数累計を見るとその期待は薄れる。東京都 、大阪府 、・・・・、 沖縄県の上位9県はそれぞれの第1波発生後、東京と同じ傾きで増
加している。たとえ感染者数の少ない県であっても、累計数の平らな時期を経て、枯草に火が付いたように感染者急増があり、結局、東京都と同じ増加傾向がうかがえる。したがって、東京都の累計者数グラフが4月以降に平らになったとしても、その後急激な感染拡大が発生し、この指数関数的増加傾向は続く可能性がある。



 感染のSIR数理モデルでは未感染者数S=(回復率γ)/(感染率β)になったときが増加のピークなので、γ=0.1(人/日)として指数をβーγ=0.011とみなせば、感染者累計が全体の10%になるまで傾斜は緩まない。

また,感染拡大への飲食店の影響を数理モデルで考えてみました。

 新規感染者が指数関数的に増大することを感染拡大といいますが、これは、毎日、感染者数に比例して感染が鼠算で伝搬するからです。この比例係数が数理モデルでは感染率(実際は、感染率ー回復率)です。飲食店で様々な感染対策を施していますが、ほとんどが感染率を下げることに対応します。感染率が下がるだけでは、鼠算になる数理モデルのままです。感染率が回復率より下がれば収束しますが、実際に感染が起こっている飲食店の感染率が問題なので、全体の平均感染率が下がっても効果は期待できません。そもそも感染拡大は感染者数の急増ですから、その感染を起こさせ、場所も同じ数だけ急増しているはずです。飲食店以外もこの感染場所拡大に油を注いでいす。そうなると対策は、この増加する連鎖を切ることであり、すべての場所の感染率を下げることはではないはずです。

 逆に感染対策をしていない飲食店の影響を考えてみると、毎日入店者総数以下の感染者を出すだけで、指数関数的増加にはなりえません。感染者が新しい飲食店へ次から次へと入っていくことが感染拡大の原因です。この原因を抑えずに飲食店の時間短縮をしても効果は数理モデル的に期待できません。感染者の「感染確率のある場所へ」の往来を止めるべきです。「感染確率のあるところ」となるとスーパー、病院など例外を作らずに人が集まるところすべてです。感染者だけのロックダウンです。

 この感染者の入店を防ぐには、どうすべきでしょうか。感染者は感染を受けた時と広げる時と2回感染確率のある場所を訪れています。しかも2回目は発症中です。もし、発症が感染4日後で、回復が10日後だとすると、一度どこか感染確率のあるところに入店したら、すべて感染者とみなして4日後から10日までは他の店も含め入店しないことです。これは感染の可能性のある人を仮想感染者としてしまうことに相当します。PCR検査して陰性であれば、リセットです。このような対策で、発症前4日間の人々の入店により飲食店は通常営業が可能です。「もし感染が判明したら徹底的に追跡調査される」条件が入店時に必要かも。

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槙さんは,数理モデルの専門家ですが,このような感染状況も数理モデルで説明できるのに驚きました.
読めば読むほど,納得できますし,とても分かり易い説明かと思います.
とても興味深い考察です.