Sayan Mukherjee 研究室
主宰者：Sayan Mukherjee
東京大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
Sayan Mukherjee研究室では、コンピュータグラフィックスと数学的モデリングの接点において、複数の基礎的な問題に取り組んでいます。画像生成の領域では、従来の光の物理的な振る舞いをシミュレートする手法と、アニメーションや絵のような表現形式を両立させるための理論的枠組みを構築しています。具体的には、期待値の関数として統一的に記述できる新しい描画方程式を提案し、これに基づいて多様なレンダリング手法を体系的に扱う方法を開発しています。
統計学の観点からは、混合分布モデルの解析に取り組んでいます。与えられたデータから未知の成分数と重みを推定する問題に対し、凸幾何学や確率論の古典定理を応用して、データ量の増加に伴い識別可能な成分数がどのように変化するかを分析しています。さらに、複雑さを持つデータに対して必要最小限の成分で適切に説明するアルゴリズムの開発も進めています。
加えて、計算困難な組合せ最適化問題への量子計算的なアプローチや、数値積分における収束速度の改善に関する研究も行っており、理論と応用の両面から計算科学の基盤的な課題に挑んでいます。
※ 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（12 件）
- DOI: https://doi.org/10.1145/3811359
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- DOI: https://doi.org/10.1145/3658161
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejc.2024.103935
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.disc.2023.113866
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.geb.2023.02.003
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.disc.2023.113355
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ejc.2022.103666
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.ijar.2022.10.016
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- DOI: https://doi.org/10.1109/tqe.2022.3151137
- DOI: https://doi.org/10.1111/cgf.14407
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