Tomonari Sei 研究室

主宰者：Tomonari Sei
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室では、複雑な構造を持つデータから統計的に意味のある情報を抽出する問題に取り組んでいます。特に、生物の進化を表す系統樹のように通常の数値データとは異なる空間上に分布するデータ、および変数間の依存関係を持つ多変量データを対象としています。これらのデータに対して、どのような統計的な推定や予測が可能か、また理論的にどのような保証が得られるかを解明することが中心的な関心です。 研究の方法としては、幾何学的構造を利用した統計理論の構築が特徴です。曲がった空間における確率密度推定、ベイズ予測理論、情報幾何学の手法を組み合わせて、既存の統計学では対応しきれないデータの分析法を開発しています。特に、負の曲率を持つ空間での対数凹密度推定や、不変性を持つ事前分布の構成、最大エントロピー原理に基づく依存性のモデル化などが主要な研究テーマです。 これまでの研究から、幾何学的な制約条件を活用することで、より安定した推定が可能であること、また理論的には最尤推定量の一致性や最適性が保証されることが示されています。これらの成果は、地震データの解析や多変量ランキング問題など、実データへの応用にもつながっています。

※ 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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