論文（査読有）

  • [1] Kentaro Nagahara, Eiji Yanagida: Maximization of the total population in a reaction-diffusion model with logistic growth. Calc. Var. Partial Differ. Equs. 57, 80 pp.1-14 (2018) : article / journal

  • [2] Mizu Okamoto, Miyuki Nagahara, Takuma Tajiri, Naoya Nakamura, Nahoko Fukunishi, Kentaro Nagahara: Rho-associated protein kinase inhibitor induced morphological changes in type VI collagen in the human trabecular meshwork. British Journal of Ophthalmology 104(3) pp.392-397 (2020) : article / journal

  • [3] Kentaro Nagahara, Yuan Lou, Eiji Yanagida: Maximizing the total population with logistic growth in a patchy environment. J. Math. Biol., 82, 2 pp.1-50 (2021) : article / journal

  • [4] 永原 健大郎, 松田 稔樹: オンライン教育実習を通じた数学用e-learning教材の開発とその効果～大学と学校現場とのより密接な連携の可能性を探って. Informatio, 江戸川大学情報教育研究所, 18 pp.41-50, (2021) : journal

  • [5] 小山桂佑, 山城六三郎, 樫村耕佑, 岡本敬, 永原健大郎, 野本文彦: 身近な題材で数学的政策評価方法を指導する「課題学習」導入教材の開発と実践. Informatio, 江戸川大学情報教育研究所, 19 pp.45-56, (2022)

  • [6] 永原健大郎, 松田稔樹: 2022年度東京工業大学「数学科／理科教育法実践演習Ⅰ・Ⅱ」における教育実践研究の指導と高大連携の試み. Informatio, 江戸川大学情報教育研究所, 20 pp.17-22, (2023)

  • [7] 長谷川大和, 永原健大郎, 興治文子: 放物面鏡と球面鏡の違いを生徒に考えさせる. 物理教育, 日本物理教育学会, 71(2) pp.101-105, (2023)

国際会議発表（査読有）

  • [1] Kentaro Nagahara, Toshiki Matsuda. Designing Problem-Based Learning Activities of Mathematics to Develop Gaming Instructional Materials based on the New Backward Design Method, EdMedia + Innovate Learning 2021, Proceedings of the EdMedia + Innovate Learning 2021, Association for the Advancement of Computing in Education (AACE), pp. 502-507, July 2021.

  • [2] Toshiki Matsuda, Kentaro Nagahara. A Backward Design Checklist for PBL Lessons to Help Development and Utilization of Gaming Instructional Materials, Innovate Learning Summit 2021, Proceedings of the Innovate Learning Summit 2021, Association for the Advancement of Computing in Education (AACE), pp. 396-403, Nov. 2021.

  • [3] Kentaro Nagahara. Systematic Explanation of Mathematical Ways of Viewing and Thinking of Develop Gaming Instructional Materials based on the New Backward Design Method, EdMedia + Innovate Learning 2022, Proceedings of the EdMedia + Innovate Learning 2022, Association for the Advancement of Computing in Education (AACE), pp. 541-546, June 2022.

  • [4] Kentaro Nagahara, Shigeru Iemoto. Development and Practice of Gaming Instructional Materials Based on a New Backward Design Method for Problem Solving Using Mathematics, EdMedia + Innovate Learning 2023, Proceedings of the EdMedia + Innovate Learning 2023, Association for the Advancement of Computing in Education (AACE), pp. 778-783, July 2023.

口頭発表（査読無）

  • [1] 永原 健大郎. 生物分布を表す反応拡散ロジスティックモデルの解析，第37回発展方程式若手セミナー 報告集 pp. 83-92，2015年8月24日，岐阜大学

  • [2] 永原 健大郎. ロジスティック成長する個体群に対して空間非一様性が与える影響, 第12回 数学総合若手研究集会 テクニカルレポート, pp. 1–10, 2016年3月1日, 北海道大学

  • [3] 永原 健大郎. ロジスティック成長を伴う反応拡散モデルにおける総個体数の最大化について，日本数学会 関数方程式論分科会 pp. 95-96，2019年3月19日，東京工業大学

  • [4] 永原 健大郎, 松田 稔樹. 逆向き設計に基づく高校数学「課題学習」の課題設定とゲーミング教材の検討, 日本シミュレーション＆ゲーミング学会 春期全国大会, 日本シミュレーション＆ゲーミング学会 全国大会報告集, 日本シミュレーション＆ゲーミング学会, 2021年春号, pp. 34-39, May 2021.

  • [5] 永原 健大郎, 松田 稔樹. 新逆向き設計に基づく中学校数学課題学習のテーマ検討, 日本教育工学会研究会, 日本教育工学会研究会報告集, 日本教育工学会, JSET21, 2, pp. 86-93, July 2021.

  • [6] 永原 健大郎. 理数探究の課題例と理数探究基礎で指導すべき内容の検討, 日本教育工学会2021年秋季全国大会, 日本教育工学会2021年秋季全国大会講演論文集, 日本教育工学会, pp. 393-394, Oct. 2021.

  • [7] 永原 健大郎, 長谷川 大和. 理数探究の実践に向けた探究的な取り組みの基礎内容の検討, 日本教育工学会2022年春季全国大会, 日本教育工学会2022年春季全国大会講演論文集, 日本教育工学会, pp. 1-2, Mar. 2022.

  • [8] 永原 健大郎. 探究活動において政策評価を行う数学的な見方・考え方を育成するためのゲーミング教材の設計, 日本シミュレーション＆ゲーミング学会 春期全国大会, 日本シミュレーション＆ゲーミング学会 全国大会報告集, 日本シミュレーション＆ゲーミング学会, 2021年春号, pp. 45-50, May. 2022.

  • [9] 長谷川 大和, 中村 公亮,永原 健大郎, 興治 文子.凹面鏡の探究－放物面鏡と球面鏡の違いについて－, 2022年度 日本物理教育学会年会 第38回物理教育研究大会, 2022年度日本物理教育学会年会第38回物理教育研究大会発表予稿集, 日本物理教育学会, pp. 20-21, Aug. 2022.

  • [10] 永原 健大郎. 新・逆向き設計に基づく教科「数学」の年間指導計画の設計, 日本教育工学会2022年秋季全国大会, pp.463-464, Sept. 2022.

  • [11] 永原 健大郎，辰巳 育男. カードを用いたゲーミング教材による発想法の提案, 日本教育工学会2023年春季全国大会, pp.99-100, Mar. 2023.

  • [12] 永原 健大郎，家本 繁. 数学「課題学習」の導入を支援する新・逆向き設計に基づくゲーミング教材の開発と実践, 日本シミュレーション＆ゲーミング学会春季全国大会, pp.30-35, May. 2023.

  • [13] 永原 健大郎，家本 繁. 新・逆向き設計に基づくゲーミング教材の実践と項目反応理論による教材評価手法の開発, 日本シミュレーション＆ゲーミング学会秋季全国大会, pp.28-29, Nov. 2023.

  • [14] 家本 繁，永原 健大郎. 生成AI を取り入れたPBL の授業設計と実践, 日本教育工学会研究会報告集, JSET23, 4, pp. 1-6, Dec. 2023.

  • [15] 永原 健大郎，辰巳 育男，家本 繁. 数学的な課題発見と問題解決を体験する３Ｄプリンター教材の開発と実践, 日本教育工学会2024年春季全国大会講演論文集 pp.347-348 Mar. 2024.

  • [16] 永原 健大郎，辰巳 育男，家本 繁. 測定を通した数学的な探究活動を行う３Ｄプリンター教材の開発と実践, 第30回大学教育研究フォーラム発表論文集 p.101 Mar. 2024.

招待講演

  • [1] 永原 健大郎: 楕円積分を用いた半線形楕円型方程式に対する特異極限問題へのアプローチ. 九州工業大学数理講演会, 2018年12月8日, 九州工業大学

  • [2] 永原 健大郎: 空間非一様性を持つFisher-KPP方程式における総個体数の最大化について. 第1回岡山解析セミナー, 2019年6月28日, 岡山大学

  • [3] 永原 健大郎: オンライン教育実習を通じた数学用e-learning教材の開発とその効果. 江戸川大学情報教育研究会, 2021年1月15日, Zoomによるオンライン発表

  • [4] 永原 健大郎: Maximization of the total population with logistic growth. 第22回北東数学解析研究会, 2021年2月15日, Zoomによるオンライン発表

  • [5] 永原 健大郎: ロジスティック成長を伴うマルチパッチモデルにおける総個体数の最大化. RIMS 共同研究（グループ型）非線形問題への常微分方程式の手法によるアプローチ pp. 1 - 4, 2021年3月4日, Zoomによるオンライン発表

  • [6] 永原 健大郎: 完全連結グラフ上のマルチパッチモデルにおける総個体数の大域的最大化解について. RIMS共同研究 (グループ型A) 非線形問題の精密解析 pp. 1 - 4, 2022年3月7日, Zoomによるオンライン発表

  • [7] 永原 健大郎: 最小連結グラフ上のマルチパッチモデルと反応拡散ロジスティックモデルとの関係性. 大阪公立大学における微分方程式セミナー pp. 8 - 11, 2022年9月6日, 大阪公立大学 I-site なんば

  • [8] 永原 健大郎: Maximizing the total population in a reaction-diffusion models with logistic growth. 京都大学数理解析研究所 共同研究（公開型）パターン形成・伝播・界面現象の数理解析, 2022年11月21日, 京都大学数理解析研究所420号室

  • [9] 永原 健大郎: 平面上における反応拡散ロジスティックモデルの離散化と総個体数の大域的最大化解について, RIMS 共同研究（グループ型 A）精密解析による非線形問題の新展開, pp. 1 - 3, 2023年3月7日, 京都大学総合研究15 号館

  • [10] Kentaro Nagahara: Maximizing the total population and the bang-bang property in a reaction-diffusion logistic model, The 13th AIMS Conference on Dynamical Systems, Differential Equations and Applications, p. 90, 2023年5月31日, University of North Carolina Wilmington, USA

  • [11] Kentaro Nagahara: Optimal control of intrinsic growth rate for maximizing the total population in reaction-diffusion logistic models, 2023 Korea-Japan Workshop on Nonlinear PDEs and Its Applications, p. 17, 2023年9月8日, La Valse Hotel (Busan), Korea

  • [12] Kentaro Nagahara: Optimal control of sign-changing growth coefficient for total population and eigenvalues in reaction-diffusion logistic models, 第40回さいたま数理解析セミナー2023年12月9日, 大宮ソニックシティ

  • [13] 永原 健大郎: 符号変化を伴う反応拡散ロジスティック方程式の大域的最大化解に現れる空間パターンについて, 第274回広島数理解析セミナー2024年2月2日, 広島大学工学部

  • [14] 永原 健大郎: ネットワークグラフ上の符号変化を伴うマルチパッチモデルにおける最適化問題について, RIMS 共同研究（グループ型 A）非線形問題における精密解析 2024年3月6日 京都大学数理解析研究所420号室

  • [15] 永原 健大郎: 非対称なネットワークグラフ上のbang-bang性を持たない大域的最大化解の構成について, 北陸応用数理研究会 2024年3月26日 石川県政しいのき迎賓館・セミナールームB

研究報告

  • [1] 永原 健大郎. ポアソン方程式の解の表現公式について. 東京工業大学附属科学技術高等学校 研究報告 13 pp.63-74 (2018)

  • [2] 永原 健大郎. 自己随伴固有値問題における最大固有値の性質. 東京工業大学附属科学技術高等学校 研究報告 14 pp.63-77 (2019)

  • [3] 永原 健大郎. 2階線形楕円型偏微分方程式における可解性の判定法. 東京工業大学附属科学技術高等学校 研究報告 15 pp.43-46 (2020)

  • [4] 永原 健大郎, 卯花 竜也. 数学における専門分野との連携を意識した教材開発と教育効果. 東京工業大学附属科学技術高等学校 研究報告 16 pp.55-64 (2021)

  • [5] 髙野 晋也, 永原 健大郎. 理科教育法に基づく新学習指導要領における理科(化学)の解説. 東京工業大学附属科学技術高等学校 研究報告 17 pp.1-9 (2022)

  • [6] 永原 健大郎. 古典的テスト理論に基づくテストの信頼性分析の実施. 東京工業大学附属科学技術高等学校 研究報告 17 pp.57-65 (2022)

社会貢献活動

  • [1] 永原 健大郎. キャンパスの写真とともに眺める 東京工業大学附属科学技術高等学校の歴史 講師, 東京工業大学 ホームカミングデイ ILA企画 2023年5月20日

  • [2] 永原 健大郎. 立体模型の全体像を数学的に予測してみよう！ 講師, 助言・指導, 愛媛県立松山南高校 令和５年度 アドバンストデータサイエンス研修 2023年8月1日

  • [3] 永原 健大郎. 目に見えないちょっと先を予想してみよう！ 実験実習講師, 女子中高生夏の学校2023 2023年8月6日, NPO法人女子中高生理工系キャリアパスプロジェクト

  • [4] 永原 健大郎. 東工大附属高校の歴史 -田町への移転１００周年を記念して- 講師, 弟燕祭生徒会企画 2023年10月7日, 東京工業大学附属科学技術高等学校

  • [5] 永原 健大郎. 第3回STEAM特講 目に見えないちょっと先を予測してみよう- 講師, 第3回STEAM特講 2024年3月22日, 愛媛県立松山南高等学校

学位論文

博士論文: Maximization of the total population in reaction-diffusion models with logistic growth : Outline

指導教員: 柳田英二先生

受賞歴

受賞題目：Maximization of the total population in reaction-diffusion models with logistic growth