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学習理論の目的は，真の分布から発生する多量のデータセットから，そのデータを発している情報源の真の分布を再生・推測することである． WAIC法はAIC法を一般化したもので，特異学習モデルにも適用可能である．ベイズ推測における学習係数は，特異学習モデルの学習効率をあたえるものでWAIC法の重要な役割を果たしている．学習係数は，代数幾何の分野では，相対エントロピーのlog canonical threshold として知られている．この研究では，学習係数に関する考察およびそれらを得るために必要な定理を求めた．
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