熱や物質の輸送に関わる複雑な流れの解明・予測・制御には「乱流」現象の本質的な理解と予測モデルの高度化が必要不可欠です。複雑な現象を複雑なまま理解するデータ駆動科学は、乱流のような非線形現象の解明と制御ための新たなアプローチです。当研究室では、数値シミュレーション、力学系理論解析、統計力学、最適化や機械学習などのデータ科学の手法を駆使し、古典力学最後の難問と呼ばれる乱流が関わる諸問題にチャレンジします。データ駆動による計算手法を発展させ、他分野の研究者や産業と協働しながら工学的応用基盤を構築します。

（准教授）関本　敦
研究室HP
https://sites.google.com/view/sekimoto-lab