モデリングプロジェクト — 数値シミュレーション & サイエンティフィック・コンピューティング
複雑な系を、検証可能で再現性の高いシミュレーションへ。ランダムウォークやモンテカルロ・シミュレーション、感染性モデリング、粒子追跡、光学レイトレーシング、乱流まで、分野専門の PhD チームが堅牢なコード、分かりやすい可視化、意思決定に直結するアウトプットを提供します。
自然科学・工学、生命・医療、環境・社会科学にわたる150年以上の累積経験をもとに、用途に合わせたモデルを設計・構築し、観測データで検証したうえで、整備されたドキュメント付きで納品します。
シミュレーション/モデリング・サービス
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- 用途別の数値モデルを設計・実装(ODE/PDE、確率過程、エージェントベース)。
- 各種シミュレーションの構成と実行(ラグランジュ/オイラー系、粒子追跡、データ同化)。
- 観測・実験データに対するキャリブレーション、バリデーション、ベンチマーク。
- 既存コードの最適化・高速化(プロファイリング/アルゴリズム改良)。
ツール & 言語
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- MATLAB、Fortran、C++、Python、R
- NetCDF/HDF データハンドリング
- Git ベースのワークフロー
- Linux/Windows へのデプロイ
- ドキュメント化されたコード、ノートブック、出版品質の図表/動画を納品。
適用分野
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- 海洋・環境システム(沿岸輸送、海洋光学、物質循環)。
- ライフサイエンス/メディカル(生物統計、バイオマーカー動態、リスクモデリング)。
- ゲノミクス/フィロゲノミクス(遺伝子順序、外れ値検出、祖先状態推定)。
- 物理/エンジニアリング(光学、乱流、アルゴリズム設計とベンチマーク)。
進め方
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- 再現可能なワークフロー(バージョン管理されたコード、注釈付きノートブック、明確な引継ぎ)。
- 前提の明示と感度解析。
- 図表/動画によるチェックポイントを設けた反復的なマイルストーン。
- 小~中規模案件は自社ハードウェアで迅速に実行。
一部のお客様
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最近のプロジェクト
主なモデリング事例:
- 生物学における Monte Carlo シミュレーションとランダムウォーク。
- 自由落下する雨滴を通る光学レイトレーシング。
- 植物プランクトンの光合成モデリング(光順応/阻害を含む)。
- 海洋モデリング:1/4° 解像度の 3D、現実的な海底地形と外部強制/データ同化。
- 1D/3D 粒子追跡モデル。
- COVID-19 のモニタリングとシナリオ分析(2020年):各国の症例数、検査数、倍加時間、CFR/IFR、単純な疫学的フィッティングを日次で追跡。詳細はプロジェクトのアーカイブページをご覧ください。
- キネマティック・シミュレーションによる乱流モデル化。
- 寄生体の感染性モデリング。
- 大規模ゲノムデータを用いた系統再構築:マーカー選定、分子年代測定、祖先状態の推定。
- 構造ゲノミクス:ゲノム内容(転移因子・リピート・遺伝子)と配列再編の進化。
- 西地中海における船上観測を裏付ける DMS サイクルのモデリング。
- 最適化と逆問題(最小二乗、インバージョン)。
沿岸エスチュアリーでの粒子追跡
風と河川流入を主な外力とする地中海の浅いエスチュアリーにおける 2 種類の粒子雲の発達を、Ross and Sharples (2004) に基づくランダムウォーク手法で解析。
乱流のキネマティック・シミュレーション(2D)
Fung and Vassilicos (2003) に基づく 2D キネマティック・シミュレーション。色分けした粒子で乱流混合を可視化。
円形開口でのフラウンホーファー回折
円形開口で生じるフラウンホーファー回折について、検出器面の電場振幅を Runge–Kutta 法で数値解。
光学レイトレーシング
直径 3 mm の雨滴を通るレイトレーシング。上図:経路、表面法線(黄)、反射光(a)と 2 回屈折した前方散乱光(b)。下図:Ross and Bradley (2002) の Monte Carlo モデルにより、前方半球での y/z 偏光強度差を示す。
遺伝子順序喪失(GOL)のモデリング
大規模な菌類クレードのミトコンドリア遺伝子に基づき、各種の遺伝子順序を色付きブロックで表現。種間距離(枝長)および系統樹トポロジーから GOL を推定。
多変量解析
系統トポロジーにおける整合/不整合(外れ値)種を同定する可視化重視の多変量手法。種間距離の抽出 → PCA → 分離軸を単一平面へ投影して迅速に可視化。
新型コロナウイルスのモデリング
2020年のCOVID-19パンデミック最盛期には、各国の状況を継続的に監視し、累積症例数、倍加時間、検査件数、死亡者数、回復者数、そして集団免疫の指標となる水準を追跡したグラフと簡潔な分析を公開しました(詳細はプロジェクトのアーカイブページをご参照ください)。





