| 研究成果の概要 |
我々はキャンバスCに描かれた絵の集まりDに対して，最大型複雑さの概念を導入した．すなわち，Aをキャンバス1点での色彩等についての情報を与える有限集合とするとき，ベキ集合(A to D)の元は1枚の絵を意味し，この部分集合DはCに描かれた絵の集まりとなる．このとき，最大型複雑さp(D,k)(k=1,2,...)はk個の観測点によって区別されるDに属す絵の最大個数として定義される．また，k個の観測点はp(D,k)を実現するとき最良であると呼ぶ．我々は様々な絵の集まりに対して，最大型複雑さと最良観測点を研究した．この研究はパターン認識の問題への応用をもつ．
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