統計数理研究所

概要: 物理計測によって得られたデータには，大規模，大きな雑音，不良設定，といった特徴を持つものが多く存在している．これらにはベイズ統計や機械学習に類した手法が効果的に働くものと思われるが，必ずしもそういった手法が使われていない．このワークショップでは，物理計測とベイズ統計や機械学習の手法が結びついた例を示し，今後の研究のきっかけを与えたい．

プログラム

9:00 - 9:05
はじめに
池田思朗（統計数理研究所）

9:05 - 10:05
微気圧データからの音源位置に関する分布関数の推定
長尾大道（統計数理研究所）

10:10 - 11:10
電子顕微鏡による三次元密度マップを用いた生体高分子複合体の比較モデリング
－混合正規分布モデルによる近似形状表現の適用－
川端猛（大阪大学）

11:15 - 12:15
複数被験者の脳情報デコーディングで見る無意識の意思決定
春野雅彦（情報通信研究機構）

13:10 - 14:10
医用画像中の臓器領域抽出のための頑健な非剛体曲面位置合わせ
本谷秀堅（名古屋工業大学）

14:15 - 15:20
電波天文学とベイズ統計的方法：銀河系構造からブラックホールまで
本間希樹（国立天文台）

15:25 - 16:25
スパース性を利用した天体構造の再構成
植村誠（広島大学）

16:30 - 17:30
惑星探査機高速中性粒子データからの情報抽出
中野慎也（統計数理研究所）

17:30 - 17:35
おわりに
池田思朗（統計数理研究所）