高次元データの統計モデリングと推測理論の数学的側面の研究

• 研究課題/領域番号: 24KK0059
• 研究種目: 国際共同研究加速基金(海外連携研究)
• 配分区分: 基金
• 審査区分: 中区分12:解析学、応用数学およびその関連分野
• 研究機関: 大阪公立大学
• 研究代表者: 今野 良彦 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 教授 (00205577)
• 研究分担者: 伊師 英之 大阪公立大学, 大学院理学研究科, 教授 (00326068) ; 東條 広一 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 基礎科学特別研究員 (00855447) ; 中島 秀斗 統計数理研究所, 先端データサイエンス研究系, 特任助教 (80887290) ; 井上 公人 西日本工業大学, 工学部, 講師 (70856682)
• 研究期間 (年度): 2024-09-09 – 2028-03-31
• 研究課題ステータス: 交付 (2024年度)
• 配分額: 20,930千円 (直接経費: 16,100千円、間接経費: 4,830千円); 2027年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円); 2026年度: 5,460千円 (直接経費: 4,200千円、間接経費: 1,260千円); 2025年度: 6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円); 2024年度: 4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
• キーワード: 指数型分布族 / ガウシアン・グラフィカルモデル / スパースデータ / ランダム行列理論 / 等質空間上の解析

研究開始時の研究の概要

「ビッグデータ時代」のデータ解析の困難を数理的な観点から解決することを目指し、問題意識と世界の研究動向 を踏まえて, フランス・カナダ・ポーランド・日本を結んだ研究のハブを構築し, 対面による本質的な協働作業を行うことで, 革新的な発想と厳密な数学的議論に基づき統計的推測理論を総合的に発展させ, ビッグデータ時代に対応した統計的推測手法の考案とその体系的な理論の構築を目指す. また, 海外共同研究者も自国(フランス・ポーランド)の機関に本課題と協調した形で研究計画の申請を行う. これらの計画と協働して, フランス・カナダ・ポーランド・日本を結んだ研究のハブの構築を本研究課題は目指す.