次の科研での分析に関して色々と調べていたところ，これまでずっと求めてきたものがあることがわかった．
2021年に論文になったもので，オリジナルは数理生態学におけるデータ分析の手法だ．とはいえ，前提条件に共通するところも多いので，私のデータにもそのまま当てはめることができそう．
夜のテンションで言いすぎているかもしれないが，大きなヒントを得た．
これまで８年くらい続けてきた，規模の大きな仕事の集大成となる研究のアイデアがその瞬間に閃いた．うまくいけば，これはおもしろい研究になる．
誰か研究者と飲みに行って，このアイデアについて話がしてみたい．
昨年の11月に投稿した論文のこと．
査読者の依頼には時間がかかっていたようだ．それでも2名の査読者が引き受けてくれた．ありがたい．
電子投稿システムを見てみると，12月の休暇前には1名から査読結果が届いていた．それから1ヶ月以上，もう一人からの査読結果が届かないので，1月30日にメールで問い合わせ．
急に状況は動いて，今日もう一人からの査読結果が届いたとのこと．
良い知らせなら良いのだけど．
20240204追記
この記事を書いた翌日，エディタから連絡があった．総合すると，minor rivisionの判断だった．これは朗報．一部プログラムを新たに書いて計算する必要があるものの，見通しが立つレベルだったので嬉しい．
2023年12月25日に認知・体験過程研究の第10巻が発行されました．下記のページの「論文」メニューに新しい論文が掲載されています．
http://assoc-jcpe.w.waseda.jp/
2001年以降，休刊になっていましたが，このたびオンライン・ジャーナルとしてISSNも付与され，新たなスタートを切ることができました．
認知・体験過程研究では，教育心理学や社会心理学といった心理学における諸領域の研究に加えて，発達科学，認知科学，情報科学など幅広いジャンルの研究を査読の上，掲載します．
関連分野の方はぜひ投稿してください！
英語を使った授業に関する研修でシアトルに来ています．
２週間の研修も終盤に差し掛かり，気が付けば残りあと3日ほど．
ワシントン大学周辺の地理には少し詳しくなりました．
ホテル暮らしで基本的には快適なのですが，それでも物価高だったり，治安の面でも気になることがあって，日本がいかに暮らしやすかったのかを改めて実感しました．
昼から別のキャンパスでの打ち合わせに参加するために移動中．
時間調整のために入ったカフェで，どんどん後の人の注文が出されていく．
私はアイスコーヒーだけなのに，なかなか出てこなかった．
よくみたら，会計をした後でトレイをテーブルに置かれる順番がばらばら．
私のトレイはレーンの最後に置かれていて，何度もスルーされていました．かなしい．
First In First Outの方式になっていないのは，順番で並んでいる場合にはやはり気になる．
昨今の状況に関しても色々と変化があって，来年の学会発表は，海外にも行けそうだ．
どの学会に行くか検討中．どの分野もオンサイトの予定が増えてきた．
非線形関係で7月にカナリア諸島か，あるいは，認知科学関係で7月にシドニーか．
先日も少し言及した，下記の論文が2022年9月12日に無事掲載されました．
Nomura, R., Fujiwara, K., & Ikeguchi, T. (2022). Superposed recurrence plots for reconstructing a common input applied to neurons. Physical Review E, 106:034205.
URL: https://link.aps.org/doi/10.1103/PhysRevE.106.034205
DOI: 10.1103/PhysRevE.106.034205
観察者にとって未知の共通入力を，互いに独立した神経細胞（ニューロン）群に印加し，その出力の情報のみを用いて，共通入力の振幅を再構成するというものです．
Izhikevichニューロンモデルのパラメータを変えることで実現したChattering，Regular Spiking，Fast Spikingニューロンを用いて検討したところ，いずれも誤差が10％未満の比較的高い精度で共通入力を再構成できることを確認できました．
また，カオス応答を示すニューロンを用いた場合にも，再構成の精度は低下するものの，ピークの位置は正確に再構成が可能であることを示しました．
この研究の意義については，こちらの英文記事でわかりやすく紹介されています．ぜひご覧ください．
2018年ごろに開始し，基礎的な内容の積み重ねでここまで到達することができました．それが物理学の有力誌に掲載されたのは，本当に嬉しく思います．
また，この再構成手法は，システムの詳細ではなく出力の情報のみを用いているため，さまざまな非線形システムに適用できると考えられます．
噺家の熟達化の研究にもどんどん使っていきます．
