教員紹介

豊泉 太郎（とよいずみ たろう）

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
連携教授

理化学研究所 脳神経科学研究センター
チームリーダー

〒351-0198 埼玉県和光市広沢2-1
Tel: 048-467-9644
Fax: 048-467-9670

E-mail：taro.toyoizumi@riken.jp

[ホームページ]

略歴

研究テーマ

計算神経科学，情報統計力学，神経学習理論．

数理モデルの解析を通して，脳の神経回路が環境に対して適応し，学習するメカニズムの研究をしている．統計力学や情報理論などで培われた解析技術をコンピュータシミュレーションと組み合わせることにより，神経回路網が適切に機能する為に必要な基本的原理の理解を目指している．特に，神経細胞がその活動に応じて自身の性質を変化させる現象（神経可塑性）は脳の学習，記憶，発達に大きな役割を果たしている．数理的なモデルを駆使して，細胞レベルから回路レベルの知見を包括する可塑性の理論の構築を目指している．更に，その結果形成される神経回路がどのような情報処理の性能を持つかを予測する．

主な論文・著書

Isomura T and Toyoizumi T.: “Error-Gated Hebbian Rule: A Local
Learning Rule for Principal and Independent Component Analysis”
Scientific Reports , 8, 1835 (2018), doi:10.1038/s41598-018-20082-0

Buckley C L and Toyoizumi T.: “A theory of how active behavior
stabilizes neural activity: neural gain modulation by closed-loop
environmental feedback”
PLOS Computational Biology , 14, e1005926 (2018), doi:
10.1371/journal.pcbi.1005926

Kuśmierz Ł and Toyoizumi T.: “Emergence of Lévy walks from
second-order stochastic optimization”
Physical Review Letters, 119, 250601 (2017), doi: 10.1103/PhysRevLett.119.250601

Tajima S, Mita T, Bakkum D, Takahashi H, and and Toyoizumi T.:
“Locally embedded presages of global network bursts”
Proc. Natl. Acad. Sci, 114, 9517-9522 (2017), doi: 10.1073/pnas.1705981114

Huang H and Toyoizumi T.: “Clustering of neural code words revealed by
a first-order phase transition”
Physical Review E, 93, 062416 (2016), doi: 10.1103/PhysRevE.93.062416

Shimazaki H, Sadeghi K, Ishikawa T, Ikegaya Y, and Toyoizumi T.:
“Simultaneous silence organizes structured higher-order interactions
in neural populations.”
Sci Rep, 5, 9821 (2015), doi: 10.1038/srep09821

Toyoizumi T, Kaneko M, Stryker MP, and Miller KD.: “Modeling the
dynamic interaction of Hebbian and homeostatic plasticity”
Neuron, 84(2), 497-510 (2014), doi: 10.1016/j.neuron.2014.09.036

Toyoizumi T, Miyamoto H, Yazaki-Sugiyama Y, Atapour N, Hensch TK, and
Miller KD.: “A theory of the transition to critical period plasticity:
inhibition selectively suppresses spontaneous activity” Neuron, 80(1),
51-63 (2013), doi: 10.1016/j.neuron.2013.07.022

Toyoizumi T and Abbott LF.: “Beyond the edge of chaos: Amplification
and temporal integration by recurrent networks in the chaotic regime”
Physical Review, E 84(5), 051908 (2011), doi: 10.1103/PhysRevE.84.051908

Toyoizumi T, Aihara K, and Amari S.: “Fisher information for
spike-based population decoding.”
Phys Rev Lett, 97(9), 98102 (2006), doi: 10.1103/PhysRevLett.97.098102

Toyoizumi T, Pfister JP, Aihara K, and Gerstner W.: “Generalized
Bienenstock-Cooper-Munro rule for spiking neurons that maximizes
information transmission.”
Proc Natl Acad Sci U S A, 102(14), 5239-44 (2005), doi: 10.1073/pnas.0500495102

教員紹介

荻原　哲平（おぎはら　てっぺい）

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区弥生2-11-16 工学部12号館212号室
Tel: 03-5841-7958 内線 27958
Fax:

E-mail：ogihara@mist.i.u-tokyo.ac.jp

[ホームページ]

略歴

研究テーマ

数理統計学，特に確率過程の統計解析と金融データ解析への応用．

拡散過程やジャンプ型拡散過程，自己励起型点過程といった確率過程に対する最尤型推定量やベイズ型推定量の理論や，Malliavin解析を用いた推定量の漸近有効性等の理論を研究している．応用研究として，日本・米国株式市場の一日内の全取引を記録したような「高頻度データ」を確率過程でモデリングして，ボラティリティ・共変動といったリスク量を計測する実証研究を行っている．

主な論文・著書

Teppei Ogihara, Parametric inference for nonsynchronously observed diffusion processes in the presence of market microstructure noise, Bernoulli, Volume 24, Issue 4B (2018), pp.3318-3383 (doi:10.3150/17-BEJ962).

Teppei Ogihara, Local asymptotic mixed normality property for nonsynchronously observed diffusion processes, Bernoulli, Volume 21 (2015), pp.2024-2072 (doi:10.3150/14-BEJ634).

Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for nonsynchronously observed diffusion processes, Stochastic Processes and their Applications, Volume 124 (2014), pp.2954-3008 (doi:10.1016/j.spa.2014.03.014).

Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for the stochastic differential equation with jumps, Statistical Inference for Stochastic Processes, Volume 14 (2011), pp. 189-229 (doi:10.1007/s11203-011-9057-z).

Profile

Teppei Ogihara（荻原　哲平）

Associate Professor,
Department of Mathematical Informatics, Graduate School of Information
Science and Technology, University of Tokyo

2-11-16 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8656

Eng. 12 Bldg. Room 212
Tel: +81-3-5841-7958, ext. 27958
Fax:

E-mail：ogihara@mist.i.u-tokyo.ac.jp

[Home Page]

Curriculum Vitae

Research Themes

Statistical inference for stochastic processes and applications to financial data analysis

I am studying maximum-likelihood- and Bayes-type estimation for diffusion processes, jump diffusion processes and self-exciting point processes, and the theory of asymptotic efficiency of estimators by using Malliavin calculus. I am also working with high-frequency data in Japanese and US stock markets and forecasting stock volatility and covariation.

Selected Publications

Teppei Ogihara, Parametric inference for nonsynchronously observed diffusion processes in the presence of market microstructure noise, Bernoulli, Volume 24, Issue 4B (2018), pp.3318-3383 (doi:10.3150/17-BEJ962).

Teppei Ogihara, Local asymptotic mixed normality property for nonsynchronously observed diffusion processes, Bernoulli, Volume 21 (2015), pp.2024-2072 (doi:10.3150/14-BEJ634).

Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for nonsynchronously observed diffusion processes, Stochastic Processes and their Applications, Volume 124 (2014), pp.2954-3008 (doi:10.1016/j.spa.2014.03.014).

Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for the stochastic differential equation with jumps, Statistical Inference for Stochastic Processes, Volume 14 (2011), pp. 189-229 (doi:10.1007/s11203-011-9057-z).

教員紹介

藤原　寛太郎（ふじわら　かんたろう）

東京大学 国際高等研究所ニューロインテリジェンス国際研究機構

東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 兼担

特任准教授

 

〒113-0033 東京都文京区本郷7-3-1 医学部1号館S302号室

Tel: 03-5841-8247 内線 28247

Fax:

 

E-mail：fujiwara＠mist.i.u-tokyo.ac.jp

 

[ホームページ]

略歴

研究テーマ

主な研究分野は、計算論的神経科学や脳神経系のデータ解析です。

1. 計算論的神経科学

単一神経細胞の数理モデリングから大規模のニューラルネットワークモデリングを通じて学習や適応など脳における様々な現象に取り組んでいます。

2. 脳神経系のデータ解析

脳神経系データを解析するにあたり必要な数理理論や解析手法の確立、そして実データへの適用・予測を行っています。

3. 生体情報処理

脳神経系以外の生体情報理論にも取り組んでいます。具体的には、膵ベータ細胞の数理モデリング、糖尿病の数理モデリングなどです。

主な論文・著書

– R. Nomura , Y-Z Liang, K. Morita, K. Fujiwara and T. Ikeguchi,
Threshold-varying integrate-and-fire model reproduces distributions of spontaneous blink intervals,
PLOS ONE 13, 10, e0206528 (2018)

– T. Kobayashi, Y. Shimada, K. Fujiwara and T. Ikeguchi,
Reproducing Infra-Slow Oscillations with Dopaminergic Modulation,
Scientific Reports, 7, 2411 (2017)

– H. Ando and K. Fujiwara,
Numerical analysis of bursting activity in an isolated pancreatic β-cell model,
Nonlinear Theory and its Applications, 7, pp. 217-225 (2016)

– K. Fujiwara, H. Suzuki, T. Ikeguchi and K. Aihara,
Method for analyzing time-varying statistics on point process data with multiple trials,
Nonlinear Theory and its Applications, 6, pp. 38-46 (2015)