PROJECTS 一言でいうと・・・・ 非可換解析学　ref 最近は主として、作用素環上で展開される、非可換確率論に関連した研究を行っています。（人によっては、量子確率論とも呼びますが。。。） 教授の講義担当科目は「情報処理演習」、「確率序論」、「関数論」、「フーリエ解析とラプラス変換」、「情報理論」など。 ●卒業論文 ノイズを含むデータから真に有益な情報を取り出すための手法の提案など、統計的データ解析とその応用について主に研究します。 一般には手法の提案→数値シミュレーション→実データへの応用という流れになります。 実データへの応用では、確率モデルになり得るデータを日常生活から得て解析します。(下の「最近の研究より」も参考にしてください☆) ●よく扱う理論 学部１,２年の内容が理解できていれば問題はないです 確率学、統計学 エントロピー(情報量) 微積分と線形代数はデフォルト! ※4年生の前期で、テキストを中心に学びます。 ●扱うプログラミング言語 C言語 ※これも、不慣れな場合は4年生の前期で演習しましょう。 ●最近の研究 モーメント法によるノイズ推定を用いたスペクトラルクラスタリング PDF ウェーブレット変換による筆跡解析 PDF ●過去の卒業・修士論文タイトル 2011年度 卒論 ランダム・ウォークによる拡散シミュレーション ランダム拡散律速凝集による雪結晶モデル モンテカルロ法による移流シミュレーション ブートストラップ法による安定分布のパラメータ推定 カーネルＰＣＡとＳＶＭによる高次元データの変数削減 ウェーブレット変換による筆跡の解析 修論 ランダム行列理論によるノイズ推定を用いた統計的データ解析 モーメント法によるノイズ推定を用いたスペクトラルクラスタリング 2010年度 卒論 ＰＣＡと非線形クラスタリングを用いた判別変数の選択 モンテカルロ法によるディリクレ問題への非線形回帰の応用 確率モデルによる拡散過程のシミュレーション 修論 非線形クラスタリング手法の潜在構造モデルへの応用 画像の色情報に付随した統計モデルとその推定