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統計科学専攻における学生履修モデル3

社会背景:
脳科学、ゲノム科学、マーケティング、金融、経済、気象、環境、惑星科学、天文科学等の分野において、大規模データからの予測、知識発見などの高次推論、それに必要な実践的計算手法が求められている。

研究関心:
高次推論のための計算推論手法の開発。

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教育研究指導分野:
  計算推論アルゴリズム

入学後の履修課程:
  博士課程修了要件(後期3年の博士課程)=10単位以上
  

3-5年次

  • 専攻専門科目
    計算推論アルゴリズム、知的情報アルゴリズム
    →以上の2科目において、高次推論のための計算アルゴリズムを修得する。

    計算推論モデリング、時空間ベイズ法
    →以上の2科目において、高次推論のための計算推論モデルを修得する。 

    情報統計物理
    →高次推論における統計物理的手法を修得する。

    統計科学講究Ⅲ・Ⅳ・Ⅴ
    →以上の3科目において、研究進捗状況をセミナー等で発表し、研究指導を受ける。 

論文テーマ

「2次錐計画問題に対する内点法とそのサポートベクターマシンへの応用」
 対称錐上の線形計画問題の一つである2次錐計画問題に対して、主双対内点法アルゴリズムを開発し、その多項式性を証明した。そして、それを実装してサポートベクターマシンへに応用し、遺伝子発見データを解析した。

  

学位の種類:博士(学術)