Daisuke Kurisu 研究室

主宰者：Daisuke Kurisu
東京大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複雑で不規則な構造を持つデータから統計的な情報を抽出する方法の開発に取り組んでいます。具体的には、通常の数値データではなく、曲がった空間上のデータ（多様体上のデータ）や関数型のデータ、時系列データなど、非ユークリッド空間に属する様々なデータ形式を扱う統計分析手法の理論構築と実装を進めています。これらのデータ型に対して、回帰分析や平均値推定、因果効果の測定といった基本的な統計問題にどう対処するかが中心的な関心事です。 手法としては、ノンパラメトリック推定（分布を仮定しない柔軟な推定法）、深層学習、経験尤度法、再標本化法などの現代的な統計技術を組み合わせています。特に、不規則に配置されたデータの分析、高次元データへの対応、外れ値に対する頑健性の確保、極端な現象の推測など、実務的に重要な課題に対する理論的な枠組みを構築しています。さらに、金融データの分析にも応用を進めており、高頻度で観測される市場データからの隠れた構造の検出にも取り組んでいます。

※ 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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