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本研究は逆問題の理論的諸課題に、スピングラス理論に基づいて取り組んだものである。逆問題とは正解の確率分布を限られた観測から当てる問題であり、正解に原理的にどこまで近づけるかという理論限界・アルゴリズム開発・現実のデータ解析への応用、など、様々な側面からの研究がある。
研究は２つのフェイズに分かれた。前半では理論限界を求めるための解析に注力した。後半では、アルゴリズム開発とニューロン・自然画像などの実データを解析する研究を行った。
結果、近年データ解析によく使われる手法である最大エントロピー法やスパースモデリングの理論限界が明らかとなり、他の手法と比較してどのような利点・欠点があるかが明確となった。
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