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ベクトルや行列などで表すことができないより次元の高い配列データのことをテンソルと呼ぶ．テンソルデータの解析にはさまざまなアプローチがあるが，テンソルをより低次元で表現するテンソル分解モデル，テンソルネットワークモデルの研究が盛んに行われている．しかし，どのデータに対しても万能に有効なモデルは存在せず，与えられたデータに対して適切なモデルを設計する必要がある．この問題をモデル選択とよぶ．本研究では，テンソルデータ解析におけるモデル選択とその応用に関して理論構築，アルゴリズム開発，およびさまざまな検証実験，応用研究を行い，４本の学術論文，１４件の国内研究会および国際学会にて発表を行った．
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