Takeru Matsuda 研究室
主宰者:Takeru Matsuda
理化学研究所・RIKEN Center for Brain Science
AI 要約(直近 5 年の研究成果)
本研究室では、統計学・情報幾何学・数値解析の手法を用いて、複雑なデータから効率的に情報を抽出する問題に取り組んでいます。特に、行列構造を持つデータの推定問題に焦点を当てており、正規分布に従う行列パラメータの推定、不完全な行列の補完、画像データの復元など、実践的な応用を伴う課題を対象としています。これらの研究では、Stein推定量やEfron-Morris推定量といった古典的な統計手法を拡張し、より高次元のデータに対応する理論的枠組みを構築しています。
統計モデルの理論面では、指数分布族における段階的単調推定、ベイズ推定における漸近不偏性、Wasserstein距離に基づく効率性など、推定量の統計的性質を厳密に解析しています。また情報幾何学的なアプローチにより、確率分布の多様体上の構造を理解し、様々な推定問題に応用することで、幾何学と統計学の融合を図っています。さらに、脳波やニアインフラレッド分光法などの生体信号データから、位相結合や振動成分を抽出する手法の開発も進めており、医学応用への展開も視野に入れています。
※ AI(Claude)が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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研究成果(27 件)
- DOI: https://doi.org/10.1162/neco.a.1536
- DOI: https://doi.org/10.1186/s12893-026-03545-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10147-026-02997-1
- DOI: https://doi.org/10.1093/biomet/asaf068
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41884-025-00175-2
- DOI: https://doi.org/10.1007/s00211-025-01485-4
- DOI: https://doi.org/10.1007/s13160-025-00710-9
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- DOI: https://doi.org/10.1007/s00362-025-01697-8
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.biopsych.2025.02.313
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jmva.2025.105431
- DOI: https://doi.org/10.1007/s41884-024-00139-y
- DOI: https://doi.org/10.1214/24-ba1457
- DOI: https://doi.org/10.3150/23-bej1638
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.csda.2024.107976
- DOI: https://doi.org/10.1109/tit.2023.3344649
- DOI: https://doi.org/10.1007/s42081-023-00216-z
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10463-023-00885-3
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.laa.2022.04.022
- DOI: https://doi.org/10.1371/journal.pcbi.1009985
- [2022] Advanced paternal age diversifies individual trajectories of vocalization patterns in neonatal miceDOI: https://doi.org/10.1016/j.isci.2022.104834
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10543-020-00833-0
- DOI: https://doi.org/10.1093/biomet/asab025
- DOI: https://doi.org/10.1007/s10463-021-00788-1
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