2020-03-18 第201回国会 衆議院 厚生労働委員会 第5号
当該領域においては推計の一定の手法が既に確立しているということで、通知というか、それへの記載は省略させていただいておりましたが、具体的には、モデルがございまして、その微分方程式に基本再生産数等の初期値を代入すると得られるというふうに専門家から聞いているところでございます。
当該領域においては推計の一定の手法が既に確立しているということで、通知というか、それへの記載は省略させていただいておりましたが、具体的には、モデルがございまして、その微分方程式に基本再生産数等の初期値を代入すると得られるというふうに専門家から聞いているところでございます。
○宮嵜政府参考人 済みません、私、その分野の専門ではないので、具体的に専門家から聞いたことを申し上げますと、ケルマック・マッケンドリックモデルという微分方程式に先ほど申し上げたような数値を初期値として代入すると得られるというふうに聞いているところでございます。
○宮嵜政府参考人 申しわけございません、先ほどお答え申し上げましたが、そのケルマック・マッケンドリックモデルという微分方程式を用いたということは聞いておりますが、具体的な計算式については、ちょっと私どもの方では承知しておりません。
なので、土木工学科の教授が大変たくさん微分方程式を解いて、それで鉄の量を減らすということをこの数十年間ずっとやってきて、そして複雑、複雑にしてきたんです。なので復旧時間が長くかかってしまったということなので、やはり設計思想というのはシンプルで、そして地域地域ではやはり復旧時間最小、あるいは復旧に要するコスト最小という思想でいかなければならないなということを本当に実感させていただきました。
そういうような意味で、何をすればいいのかということについては、これはいろいろな方法があって特効薬はなかなかないんだということではありますし、理工学部というのは、よく聞くんですけれども、少なくとも微分積分、微分方程式が解けて、フーリエ級数が分かって、実験ができて、物理のⅠ、Ⅱができてとか、一番手間暇掛かって、実験が多くて遊ぶ時間がなくて、就職したら事務系の人よりも給料が安いと、こういう愚痴も聞きつつ、
いわゆる微分方程式のイタレーションの平衡点を求めるということですので、当然コストだけ出てくるわけですけれども、先ほど川口委員の質問に申し上げましたように、これから世界が競争して低炭素社会を築いていこうというときに、技術立国である日本が低炭素社会ということについて、ほかの国よりも後ろ向きであるということがどれだけ国益を損ねることになるのかというふうな要素については一切入っていないわけでございます。
かつて京都大学数理解析研究所の教授を務められた伊藤清先生は、確率微分方程式という全く新しい分野を開拓されました。伊藤先生は、御自身の興味と関心の赴くまま新領域の開拓に励まれたのですが、その後、数十年を経た後に、伊藤の確率微分方程式は、金融工学にとって欠かせぬ基本的ツールの一つとなったのであります。
あるいは、何もこうした理科系だけではなくて、一九九七年ノーベル経済学賞の受賞者、これは確率微分方程式を解くことでオプションの価格理論を導き出した、高等数学と経済金融理論を駆使されたという、学際的な部分もございますから、理科系プラス学際的にある程度広めていくということは、国際競争力を考えた場合に必要だというふうなお考えをする方もあるとは思います。
なぜなら、補助金政策が奏功するには、政府が市場の働きをあらわす微分方程式を熟知したラプラスの悪魔でなければならないからであります。つまり、補助金政策が奏功するには、いかほどの補助金をあてがえばいかほどの応募があるのかを政府はあらかじめ知る必要があるからです。神ならざる人間にとって、あるいは神ならざる政府にとって、そんなことは不可能であります。
私は、幾何の問題を解くときの補助線とか、微分方程式を解くときはいろいろ予見してやるわけですが、断言はしませんけれども、濃淡の差こそあれ東京を頂点に日本全国が土建政治行政で覆われているおそれがあるという推定を私はしているんです。だから政治改革なんです。だからといって、政党並びに政治資金団体の企業体からの献金を一遍に切るということはやっぱり私は問題があると思うんですよ。
フローとしてのＧＮＰは大きいですから、これは学者も言うわけですけれども、簡単な微分方程式とか算術を使いますと公債費はふえることはないのです。収束します。もう今がピークです。これから減るだろうと思います。だからそういう意味で、国債利払い費はもうピークであると思っていただいていいだろうと思います。 だけれども、じゃ国債利払い費が出て問題は、借金の利子を支払うということは国家最大の義務費ですね。
おっしゃるように、因数分解を何かぱっとひらめいて解くということは案外難しいこともございますが、私どもも日常盛んに使っておりますのは、微分方程式だとかその他の非常に複雑なものでの、例えば私どものところですと力学の計算をやりますが、そのときにたくさんの因子を考えに入れて解くというときには非常に複雑な式になります。この場合に、実際それを変形していくときに、人間がやると大抵途中で間違ってしまうわけですね。
数ＩＩというのになりまして初めて、非常に簡単でございますけれども、微分であるとか微分方程式とかいうようなものの概念的なことがわかります。たとえば、そういうことがわかりませんと、理工系の方に行く学生は全然講義についていけない、こういったようなものがかなりあるわけでございます。
一つは、先ほど大塩参考人が御説明になりました拡散の方程式、拡散の微分方程式から導かれます単純化された拡散の計算式でございますが、そういう拡散の方程式に基づいて計算で汚染濃度を予測する方法でございます。 それから、二番目に使われております方法は、これは風洞とかあるいは水路などの物理モデルを使った拡散の予測法でございます。
その他講義内容の点では、マサチュセッツ工科大学の数学の講義は、解析のエレメント、解析幾何学、微分方程式理論となっておりますが、モスクワ物理技術大学では、このほかに、常微分方程式理論、複素変動の函数論、偏微分方程式論、線型代数学、確率論などが講義されている、そのほかにいろいろ例がありますが、この一例を見ましても、そのほかにいろいろ加えたい例がありますので、私はこのあとの数字は速記にこのまま写していきたいと
現在においては）リレー式のもの、または微分方程式などを簡單に解く電子計数裝置など多数の種類がありますが、その最も進歩したものによりますと、従来数年間を要した計算も、わずかに数時間で解決できるといわれております。