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全般的な研究方針としては、ランダムな複雑系の扱いに、帰納的な方針から、独立変数の系を構成し、その関数として与えられた系を表現することを第一とした。表現に用いられる関数は独立確率変数であるため、特別な解析法が要求される。変数として選ばれるのは、ガウス型のホワイトノイズ、またはポアソン型のノイズである。初年度は特にポアソン型のものを詳しく研究した。これについては、知られていないことが多く、複合ポアソン型のとき、統計で最近注目されてきたベキ分布との関係とその安定過程への埋め込みに新しい方法を提唱した。また、そのようなノイズの対称性も重要な観点であることがわかった。
ついで、2年目以後、ガウス型のホワイトノイズとの関連、複雑系の解析法における役割の分担などに目を向けた。両者は、それぞれ無限次元の回転群と対称群とで特徴づけられるが、それらの表現をつうじての研究には興味深いものをみることができた。
なお、発展として、空間変数をパラメータとするノイズの重要性の認識を得たことは予想外の成果であった。
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