茨城大学
理工学研究科(理学野)
数学・情報数理領域

准教授

長谷川 雄央

ハセガワ タケヒサ
HASEGAWA TAKEHISA

経歴

  1. 北海道大学 大学院理学研究院 専門研究員 2008/04-2008/07
  2. 北海道大学 大学院工学系研究科 COE研究員 2008/08-2008/12
  3. 東京大学 大学院情報理工学系研究科 特任研究員 2009/01-2011/03
  4. 東北大学 大学院情報科学研究科 助教 2011/04-2015/03
  5. 茨城大学 理学部理学科 准教授 2015/04-現在

学歴

  1. 北海道大学 理学部 物理学科 2003 卒業
  2. 北海道大学 理学研究科 物理学専攻 修士 2005/03 修了
  3. 北海道大学 理学研究科 物理学専攻 博士後期 2008/03 修了

学位

  1. 博士(理学) 北海道大学 2008/03

研究分野

  1. 数理物理・物性基礎

研究キーワード

  1. 統計物理
  2. 複雑ネットワーク
  3. ネットワーク科学
  4. 相転移・臨界現象
  5. パーコレーション
  6. モンテカルロシミュレーション
  7. 感染症

論文

  1. 研究論文(学術雑誌) 共著 Disassortativity of percolating clusters in random networks Shogo Mizutaka and Takehisa Hasegawa Physical Review E 98, 062314-1-062314-7 2018/12/18 10.1103/PhysRevE.98.062314
  2. 研究論文(学術雑誌) 共著 Sudden spreading of infections in an epidemic model with a finite seed fraction Takehisa Hasegawa, Koji Nemoto The European Physical Journal B 91 2018/03/29 10.1140/epjb/e2018-80343-3
  3. 共著 Efficiency of prompt quarantine measures on a susceptible-infected-removed model in networks Hasegawa Takehisa, Nemoto Koji Physical Review E American Physical Society (APS) 96/ 2 2017/08/11 2470-0045 10.1103/PhysRevE.96.022311 URL
  4. 共著 Local cluster-size statistics in the critical phase of bond percolation on the Cayley tree Tomoaki Nogawa, Takehisa Hasegawa, Koji Nemoto Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment 2016/05/11 10.1088/1742-5468/2016/05/053202
  5. 共著 Outbreaks in susceptible-infected-removed epidemics with multiple seeds Hasegawa Takehisa, Nemoto Koji Physical Review E American Physical Society (APS) 93/ 3 2016/03/31 2470-0045 10.1103/PhysRevE.93.032324 URL We study a susceptible-infected-removed (SIR) model with multiple seeds on a regular random graph. Many researchers have studied the epidemic threshold of epidemic models above which a global outbreak can occur, starting from an infinitesimal fraction of seeds. However, there have been few studies of epidemic models with finite fractions of seeds. The aim of this paper is to clarify what happens in phase transitions in such cases. The SIR model in networks exhibits two percolation transitions. We derive the percolation transition points for the SIR model with multiple seeds to show that as the infection rate increases epidemic clusters generated from each seed percolate before a single seed can induce a global outbreak.

研究発表

  1. ポスター発表 Inevitable Fragility of Hierarchical Networks against Random Node Failures the 27th International Conference on Statistical Physics (StatPhys 27) 2019/07
  2. ポスター発表 Degree correlations of percolating clusters in random networks the 27th International Conference on Statistical Physics (StatPhys 27) 2019/07
  3. 口頭発表(一般) configuration modelにおける連結成分の統計的性質について 日本物理学会第74回年次大会 2019/03
  4. 口頭発表(一般) 最大負次数相関がパーコレーションの臨界特性に与える影響 日本物理学会第74回年次大会 2019/03
  5. 口頭発表(一般) ランダムウォークで重み付けられたネットワークのバックボーン 日本物理学会2018年秋季大会 2018/09

所属学協会

  1. 日本数理生物学会
  2. 日本物理学会