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現象が複雑でモデル化が困難であるために不完全な問題や観測値に誤差・欠損が含まれるデータに対して、従来技術では求解後に解の性質を発見的にしか解釈できず、積極的な意図をもって所望の解を選別・抽出することができない。このような根源的な弱点を克服するために既知の物理制約や未知数の先見情報を適切に組み込む方法を考案し、今後ますます多様・複雑化する需要に対して数理的裏付けのある知識獲得を可能にする固有値計算技術を構築したい。本研究では、こうした需要に応えうる、大規模疎な制約付固有値問題に対する頑健で効率的な数値解法を考案した。
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