ジャン・マリー・カールソン | |
|---|---|
| 生まれる | 1962年(61~62歳) |
| 母校 | プリンストン大学 コーネル大学 |
| 知られている | 複雑 |
| 科学者としてのキャリア | |
| 機関 | カリフォルニア大学サンタバーバラ校 |
ジーン・マリー・カールソン(1962年生まれ)は、カリフォルニア大学サンタバーバラ校の複雑性学教授です。彼女は、地震、山火事、神経科学などさまざまな分野に応用されている、 高度に連結された複雑システムの堅牢性とフィードバックを研究しています。
幼少期と教育
カールソンはプリンストン大学で電気工学とコンピュータサイエンスを学び、1984年に卒業した。その後、大学院でコーネル大学に移り、応用物理学の修士号を取得した。1987年に博士課程を理論物性物理学に切り替え、1988年に博士号を取得した。ジェームズ・セツナの指導の下、ベーテ格子のスピングラスモデルに取り組んだ。[1]カールソンはカブリ理論物理学研究所でジェームズ・S・ランガーの博士研究員として働いた。[2] [3]
研究とキャリア
カールソンは1990年にカリフォルニア大学サンタバーバラ校の教授に任命された。彼女は複雑系の基礎理論と応用に取り組んでいる。[4] [5]彼女は1993年にデビッド・アンド・ルシール・パッカード財団のフェローシップを受賞し、複雑性の根底にある物理的および数学的原理を研究することができた。[6]カールソンは、高度に相互接続されたシステムのべき乗法則と進化構造を結び付ける、高度に最適化された許容度(HOT)手法を使用している。 [7] [8] [9]カールソンは2000年代初頭にHOTメカニズムを開発し、それ以来、免疫システム、地震、山火事、神経科学などの複雑系に適用してきた。 HOTは、自己組織化臨界性やカオスの端とは異なる、外部環境と結合できる統合フレームワークを表す。[7]
カールソンは計算システム生物学を用いて免疫システムを理解している。[10]彼女は免疫システムが加齢とともにどのように変化するか、また自己免疫疾患と恒常性を研究している。[10]カールソンはエリック・ジョーンズと協力して、ショウジョウバエの腸内細菌の相互作用を分析および予測できる数学モデルを開発した。このモデルが人間の腸内微生物叢を説明できることが期待されている。[11]彼らのモデルは、腸内細菌間の相互作用が、腸内での細菌の存在と同じくらいショウジョウバエの全体的な健康にとって重要であることを実証した。[11]
彼女はまた、複雑性理論を神経科学に応用し、健康な集団で保護されている神経ネットワークの特性を特定しました。 [12]これらのネットワークを理解することで、白質の構造と認知機能の関係を説明できます。[12]カールソンは、計算および生物学的情報処理構造と比較することで、神経ネットワークが学習と記憶にどのように関与しているかを説明しようとしています。[12]カールソンは、新しい情報と以前の知識を組み合わせる順次学習に特に興味を持っています。[12]彼女の研究は、計算モデルと脳波記録および磁気共鳴画像法の実験データを組み合わせています。[12]彼女は、記憶関連のタスク中に活動を同期させる脳の部分が、加齢とともに小さくなるが、数が増えることを実証しました。[13]
統計力学を材料科学に応用すれば、粒状材料の特性を記述するのに役立つ可能性がある。[14]彼女は、粒状材料がどのように流れ、詰まるかを記述するために、せん断変形帯理論を粒状材料に応用している。 [14]この研究は、地震断層の摩擦、速度と状態の法則、レオロジー的カオスに関する彼女の研究に貢献している。[15] [16]カールソンは、動的破壊や超せん断など、地震物理学のいくつかの分野で複雑性を研究してきた。[17] 彼女は、森林生態系の長期的進化を理解し、森林管理の調整に役立てることができる山火事の広がりをモデル化できるアルゴリズム(高度に最適化された許容火災拡散モデル、HFire)を開発した。彼女は、避難をより安全で効果的にするために、災害対応における人間の意思決定を調査してきた。[18]彼女は、経済、人口、火災の広がりのモデルを使用して、山火事対応で生じるトレードオフを調査してきた。 [18]時間の遅れは火災の増加や資源の需要増につながるため、動的な意思決定ツールが必要となる。[18]彼女はまた、情報ネットワークが意思決定にどのような影響を与えるか、情報伝達とソーシャルシェアリングの関係についても研究している。[18]
カールソンは複雑性理論を経済物理学[19]、[20]、制御理論[21 ]にも応用している。彼女はサンタフェ研究所の客員教授を務めている。[22]
認識
カールソンは、2021年にアメリカ物理学会(APS)の統計および非線形物理学に関するトピックグループからの推薦を受けて、神経科学、環境科学、地球物理学を含む幅広い分野に大きな影響を与えた非線形および複雑系の数学的に厳密な物理学ベースのモデルの開発により、APSフェローに選出されました。[23]
参考文献
- ^ Carlson, Jean Marie (1988). 「ベーテ格子スピングラスの臨界特性」.博士論文. Bibcode :1988PhDT.......102C.
- ^ 「Langer, James S.」history.aip.org . 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「元メンバー | James Sethna」. sethna.lassp.cornell.edu . 2019年4月14日閲覧。
- ^ “Jean M Carlson | www.icb.ucsb.edu”. www.icb.ucsb.edu . 2019年4月14日閲覧。
- ^ “BRI: UCSB”. brainucsb.herokuapp.com . 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「カールソン、ジーン・M」デイビッド・アンド・ルシール・パッカード財団。 2019年4月13日閲覧。
- ^ ab 「高度に最適化された許容値」。web.physics.ucsb.edu 。2019年4月14日閲覧。
- ^ Carlson, null; Doyle, null (2000-03-13). 「高度に最適化された許容範囲: 複雑なシステムにおける堅牢性と設計」(PDF) . Physical Review Letters . 84 (11): 2529–2532. Bibcode :2000PhRvL..84.2529C. doi :10.1103/PhysRevLett.84.2529. ISSN 1079-7114. PMID 11018927.
- ^ 「ネットワーク」. web.physics.ucsb.edu . 2019年4月14日閲覧。
- ^ ab "Untitled Document". web.physics.ucsb.edu . 2019年4月13日閲覧。
- ^ ab 「マイクロバイオームのモデリング」。神経科学ニュース。2018年12月5日。 2019年4月14日閲覧。
- ^ abcde 「Neuroscience」。web.physics.ucsb.edu 。 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「失われたつながり:記憶に関連する脳の活動は加齢とともに凝集性を失う」。神経科学ニュース。2016年11月23日。 2019年4月14日閲覧。
- ^ ab 「Granular Materials」。web.physics.ucsb.edu 。 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「構成法則」web.physics.ucsb.edu . 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「NSF Award Search: Award#0606092 - 摩擦、疲労、破壊: 物理学、製造、地球物理学的現象を結びつけるマルチスケールアプローチ」www.nsf.gov 。 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「地震」. web.physics.ucsb.edu . 2019年4月14日閲覧。
- ^ abcd 「災害」。web.physics.ucsb.edu 。 2019年4月13日閲覧。
- ^ 「Econophysics」. web.physics.ucsb.edu . 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「生態学と森林火災」web.physics.ucsb.edu . 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「制御理論」。web.physics.ucsb.edu 。 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「Jean Carlson | Santa Fe Institute」www.santafe.edu . 2019年4月14日閲覧。
- ^ 「統計および非線形物理学に関するトピックグループによって2021年に指名されたフェロー」。APSフェローアーカイブ。アメリカ物理学会。 2021年10月22日閲覧。
