彭　林玉 (ペング　リニュウ)

PENG Linyu

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所属（所属キャンパス）

理工学部 機械工学科 （矢上）

職名

准教授

HP

外部リンク
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経歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2013年10月
    -
    2015年03月

    早稲田大学, 次席研究員

  • 2015年04月
    -
    2017年03月

    早稲田大学, 助教

  • 2017年04月
    -
    2020年03月

    早稲田大学, 講師

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学歴 【 表示 ／ 非表示 】

  • 2004年09月
    -
    2008年06月

    北京理工大学

    大学, 卒業

  • 2008年09月
    -
    2010年07月

    北京理工大学

    大学院, 修了, 修士

  • 2010年10月
    -
    2013年07月

    University of Surrey

    大学院, 修了, 博士

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学位 【 表示 ／ 非表示 】

  • PhD, University of Surrey, 課程, 2013年09月

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研究分野 【 表示 ／ 非表示 】

  • 自然科学一般 / 数学基礎 (応用数学)

  • 自然科学一般 / 応用数学、統計数学 (応用数学)

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研究キーワード 【 表示 ／ 非表示 】

  • 対称性と保存則

  • 幾何学的力学系理論

  • 幾何学的数値積分

  • 情報幾何学

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著書 【 表示 ／ 非表示 】

  • Paving the Way for 5G Through the Convergence of Wireless Systems

    Zhang X., Cao Y., Peng L., Li J., IGI Global Publisher, 2019年

    担当範囲: Enhancing Mobile Data Offloading With In-Network Caching,  担当ページ： 250-270

  • An Elementary Introduction to Information Geometry

    Sun H., Zhang Z., Peng L., Duan X., 科学出版社, 北京, 2016年03月

  • Object Recognition

    Li F., Peng L., Sun H., IntechOpen, 2011年04月,  ページ数： 350

    担当範囲: Fibre Bundle Models and 3D Object Recognition,  担当ページ： 317-332

  • Fibre Bundle Models and 3D Object Recognition

    2011年

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論文 【 表示 ／ 非表示 】

  • Some novel physical structures of a (2+1)-dimensional variable-coefficient Korteweg–de Vries system

    Liu Y., Peng L.

    Chaos, Solitons and Fractals （Chaos, Solitons and Fractals)  171 2023年06月

    責任著者, 査読有り,  ISSN  09600779

    　概要を見る

    In this paper, we study the novel nonlinear wave structures of a (2+1)-dimensional variable-coefficient Korteweg–de Vries (KdV) system by its analytic solutions. Its N-soliton solutions are obtained via Hirota's bilinear method, and in particular, the hybrid solutions of lump, breather and line solitons are derived by the long wave limit method. In addition to soliton solutions, similarity reduction, including similarity solutions (also known as group-invariant solutions) and novel non-autonomous rational third-order Painlevé equations, is achieved through symmetry analysis. The analytic results, together with illustrative wave interactions, show interesting physical features, that may shed some light on the study of other variable-coefficient nonlinear systems.

  • LDA-MIG Detectors for Maritime Targets in Nonhomogeneous Sea Clutter

    X Hua, L Peng, W Liu, Y Cheng, H Wang, H Sun, Z Wang

    IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing （IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing)  61 2023年

    査読有り,  ISSN  01962892

    　概要を見る

    This paper deals with the problem of detecting maritime targets embedded in nonhomogeneous sea clutter, where limited number of secondary data is available due to the heterogeneity of sea clutter. A class of linear discriminant analysis (LDA)-based matrix information geometry (MIG) detectors is proposed in the supervised scenario. As customary, Hermitian positive-definite (HPD) matrices are used to model the observational sample data, and the clutter covariance matrix of received dataset is estimated as geometric mean of the secondary HPD matrices. Given a set of training HPD matrices with class labels, that are elements of a higher-dimensional HPD matrix manifold, the LDA manifold projection learns a mapping from the higher-dimensional HPD matrix manifold to a lower-dimensional one subject to maximum discrimination. In the current study, the LDA manifold projection, with the cost function maximizing between-class distance while minimizing within-class distance, is formulated as an optimization problem in the Stiefel manifold. Four robust LDA-MIG detectors corresponding to different geometric measures are proposed. Numerical results based on both simulated radar clutter with interferences and real IPIX radar data show the advantage of the proposed LDA-MIG detectors against their counterparts without using LDA as well as the state-of-art maritime target detection methods in nonhomogeneous sea clutter.

  • 自己共分散行列空間における信号検出手法とそのロバスト性解析

    小野悠介， 彭林玉

    研究報告音声言語情報処理 (SLP) 2023 (14), 1-6 2023年

  • A stochastic Hamiltonian formulation applied to dissipative particle dynamics

    L Peng, N Arai, K Yasuoka

    arXiv preprint arXiv:2203.12183 （Applied Mathematics and Computation)  426   127126 - 127126 2022年

    ISSN  00963003

    　概要を見る

    In this paper, a stochastic Hamiltonian formulation (SHF) is proposed and applied to dissipative particle dynamics (DPD) simulations. As an extension of Hamiltonian dynamics to stochastic dissipative systems, the SHF provides necessary foundations and great convenience for constructing efficient numerical integrators. As a first attempt, we develop the Störmer–Verlet type of schemes based on the SHF, which are structure-preserving for deterministic Hamiltonian systems without external forces, the dissipative forces in DPD. Long-time behaviour of the schemes is shown numerically by studying the damped Kubo oscillator. In particular, the proposed schemes include the conventional Groot–Warren's modified velocity-Verlet method and a modified version of Gibson–Chen–Chynoweth as special cases. The schemes are applied to DPD simulations and analysed numerically.

  • Unsupervised Learning Discriminative MIG Detectors in Nonhomogeneous Clutter

    Hua X., Ono Y., Peng L., Xu Y.

    IEEE Transactions on Communications （IEEE Transactions on Communications)     1 - 1 2022年

    ISSN  00906778

    　概要を見る

    Principal component analysis (PCA) is a common used pattern analysis method that maps high-dimensional data into a lower-dimensional space maximizing the data variance, that results in the promotion of separability of data. Inspired by the principle of PCA, a novel type of learning discriminative matrix information geometry (MIG) detectors in the unsupervised scenario are developed, and applied to signal detection in nonhomogeneous environments. Hermitian positive-definite (HPD) matrices can be used to model the sample data, while the clutter covariance matrix is estimated by the geometric mean of a set of secondary HPD matrices. We define a projection that maps the HPD matrices in a high-dimensional manifold to a low-dimensional and more discriminative one to increase the degree of separation of HPD matrices by maximizing the data variance. Learning a mapping can be formulated as a two-step mini-max optimization problem in Riemannian manifolds, which can be solved by the Riemannian gradient descent algorithm. Three discriminative MIG detectors are illustrated with respect to different geometric measures, i.e., the Log-Euclidean metric, the Jensen–Bregman LogDet divergence and the symmetrized Kullback–Leibler divergence. Simulation results show that performance improvements of the novel MIG detectors can be achieved compared with the conventional detectors and their state-of-the-art counterparts within nonhomogeneous environments.

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総説・解説等 【 表示 ／ 非表示 】

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研究発表 【 表示 ／ 非表示 】

  • Variational systems on the variational bicomplex

    彭 林玉

    Seminar at INI, Cambridge University, 

    2019年09月
    , 

    口頭発表（一般）

  • A general prolongation formulation for symmetries of differential-difference equations

    彭 林玉

    China-Japan Joint Workshop on Integrable Systems 2019, 

    2019年08月
    , 

    口頭発表（一般）

  • Symmetries of semi-discrete variational problems and Noether's theorems

    彭 林玉

    幾何構造と微分方程式 ― 対称性と特異点の視点から―, 

    2018年12月
    , 

    口頭発表（一般）

  • The discrete Lagrange-d’Alembert principle for physical systems with constraints

    彭 林玉, 吉村 浩明

    The 5th International Conference on Dynamics, Vibration and Control, 

    2018年07月
    , 

    口頭発表（一般）

  • Symmetries and Conservation Laws of Semi-Discrete Equations

    彭 林玉

    The 12th AIMS Conference on Dynamical Systems, Differential Equations and Applications, 

    2018年07月
    , 

    口頭発表（一般）

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競争的研究費の研究課題 【 表示 ／ 非表示 】

  • Multisymplectic Geometry and Geometric Numerical Integrator for Variational Problems

    2020年04月
    -
    継続中

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, ペング　リニュウ, 若手研究, 補助金,  研究代表者

    　研究概要を見る

    Geometric integrator is among one of the most efficient numerical methods for differential equations. In this project, we establish a unified and systematical analogue for understanding both continuous and discrete multisymplectic structures of arbitrary order variational differential equations.

  • 複雑な流体現象のモデリング，マルチスケール構造の解明と数理解析

    2016年04月
    -
    2019年03月

    文部科学省・日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 吉村　浩明、柴田 良弘, 舟木 直久, 小澤 徹, 柳尾 朋洋, 彭 林玉, 基盤研究(B), 補助金,  研究分担者

    　研究概要を見る

    複雑な流体現象の数理的モデリング，マルチスケール現象に関する偏微分方程式及び確率微分方程式に関する数学解析，非線形力学の応用について研究を推進した．複雑な流体現象の数理的モデリングでは，非平衡熱力学系のラグランジュ的な変分的定式化，キャビテーション気泡クラウドのモデリングと実験的検討，レイリー・ベナール対流に現れるLCS構造の解明，確率的な気泡ダイナミクスの変分的定式化と解析を行なった．数学解析では，ナヴィエ・ストークス方程式の2相問題の解の存在一意性，確率偏微分方程式である多成分KPZ方程式や修正KdV方程式等について調査した．また，LCS解析の宇宙機の軌道設計への応用などについて考察した．
    マルチスケール構造を有する複雑流体現象に関する研究に関連して，非平衡熱力学に関する新たな変分的定式化と確率的な変分法の開発を行い，さらにキャビテーションや対流現象等の解析が可能となったことで，乱流などのより複雑な熱流体現象の数理的な解明への糸口を見出すことに成功した．また，２相流に関するナヴィエ・ストークス方程式に関する解の存在と一意性や，確率偏微分方程式である多成分KPZ方程式や修正KdV方程式等の大域的適切性を示したことは数学解析において極めて重要な成果である．さらに，流体におけるLCSの解析を宇宙機の軌道設計に応用できたことで，非線形力学の応用において大きな発展をもたらす可能性を示せた．

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担当授業科目 【 表示 ／ 非表示 】

  • ダイナミカルシステムと安定性

    2023年度

  • 機械工学特別講義

    2023年度

  • 数理科学特別講義第１

    2023年度

  • 機械工学総合実験

    2023年度

  • 非線形ダイナミクス

    2023年度

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所属学協会 【 表示 ／ 非表示 】

  • Institute of Electrical and Electronics Engineers, 

    2021年07月
    -
    継続中

  • 日本機械学会, 

    2021年01月
    -
    継続中

  • 日本数学会, 

    2018年10月
    -
    継続中

  • 日本応用数理学会, 

    2018年06月
    -
    継続中
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