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研究テーマ
データサイエンスの主導のもと「現象の数理の発見と検証」に特化した研究教育拠点形成を推し進める．なかでも，「神経細胞網」，｢破壊現象｣，「マーケット」の３現象に焦点をあて，データオリエンテッドな数理モデルの発見と構築に集中する．これらの現象は大規模で複雑な点で共通しており，ここから数理モデルを編み出すには，適切なデータベースの構築から始まり，ヴィジュアリゼーション，さまざまなモデルの検証に至るまでの効率的な環境の構築と経験の積み重ねを地道に継続する．
具体的には，連続体モデル，ネットワークモデル，リスクモデルの交点に位置するモデルを念頭に，あらたな視点を切り開くモデルの構築・検証ならびにその挙動の数理解析を，各事業推進担当者，その指導博士課程学生の総力をあげて推進する．
必要に応じて国内外の研究者を招聘しての集中的な共同研究と，毎年度末開催する国際会議 Cherry Bud Workshop での招聘研究者，事業推進担当者，博士課程学生による研究成果の報告と評価によって，日常的な拠点形成を加速させる．
また，現実の現象から抽出した数理モデルを解析するときに新たに必要となる数学手法の開発とそのフィードバックを「横断研究１」グループと融合して行うことにより，真の統合数理科学研究教育拠点確立をめざす
なお，本事業は単に本拠点における「現象の数理の発見と検証」を目的として研究教育を活性化するばかりでなく，たとえば，現行の｢データリテラシー｣，｢データサイエンス特別講義｣，｢数理ファイナンス｣，「非線形理論特論」などの大学院講義科目を核に，新たな大学院データサイエンス教育プログラムを構築するなど，次世代の「現象に根ざした統合数理科学研究教育プログラム創造」へむけた大学院教育改革の一環を担うものである．広く社会に対するコンサルテーション，社会人教育の実施による社会貢献などもこの延長線上にあるものと考える．
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横断研究２：データサイエンスによる現象の数理
