モデリング研究系

多数の要因に関連する現象の構造をモデル化し,モデルに基づいて統計的推論を行う方法を研究する。 時間的・空間的に変動する現象,複雑なシステム,潜在構造のモデリングを通じて,分野を横断するモデリングの知の発展に寄与することを目指す。

時空間モデリンググループ

時間的・空間的に変動する現象に関わるデータ解析やモデリングを通じて,現象の予測や科学的発見の観点から有効に機能する統計モデルの開発・評価に取り組む。 解析の障害となる欠測や検出率変化など,データの時間的・空間的な不完全性,不規則性,不均質性等の諸制約,及び先験情報を反映したベイズ型モデルの研究を進める。

  • ベイズモデルによる予測と知識発見手法
  • 粒子フィルタによるモデル統合手法
  • 点配置・空間構造のモデリングと応用
  • 確率点過程の統計的推論とモデル構成
  •  ベイズ型多次元データ解析法
  • 点過程モデルとその生物学等への応用
  • 市場データの点過程モデリングと応用
  • 地球科学におけるデータ同化システムの開発
  • 統計地震学
  • 環境データ解析

 

複雑構造モデリンググループ

非線形システムや階層的ネットワークなど,複雑なシステムの統計的モデリングを行い,その構造を明らかにする研究を進める。 その手段として,データ集約と可視化の方法,モンテカルロ法などの確率的シミュレーションの方法の研究に取り組み,更に, 乱数発生装置やソフトウェアの開発などを通じた研究の社会実装も目指す。

  • 非線形確率微分方程式と非線形時系列解析
  • データとモデルの可視化
  • マルコフ連鎖モンテカルロ法・逐次モンテカルロ法とその応用
  • 脳神経データの時系列・時空間解析
  • 時空間ランダム事象の神経系による推定
  • 物理乱数発生方法と乱数の検定
  • レアイベントのサンプリング
  • 電磁波による測位方式の研究
  • 個と集団の行動の研究

 

潜在構造モデリンググループ

現実世界の様々な動的現象の背後にある変動要因を潜在構造としてモデリングし,現象に関連したデータに基づく構造に関する推論計算法の研究を行う。 特に,対象に関する知見の確率分布によるモデル化と,情報量規準や統計的機械学習を利用したモデル選択を方法論の中心とし, 動的現象全般に対し有効な統計的モデリング法の構築を目指す。

  • 平滑化事前分布による潜在変数モデリング
  • 階層ベイズ法による逆問題解法の研究
  • 正則化非線形モデルの推定と応用
  • モデリングにおける要求定義とライフサイクル
  • カーネル法による構造データ学習
  • 情報量規準によるモデル評価法
  • 生体制御システムのモデリング・シミュレーション
  • 機械学習による音声,音楽,画像データの潜在構造推定
  • 人間社会行動の多元的モデリング

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