Emerson G. Escolar 研究室

主宰者：Emerson G. Escolar
神戸大学

AI 要約（直近 5 年の研究成果）

本研究室は、複数のパラメータを持つ高次元データから隠れた構造を抽出する数学的手法の開発と応用に取り組んでいます。特に、相対的な代数構造を用いた不変量の構築を中心に、多次元の永続ホモロジー（データの多段階フィルトレーションにおける位相的特徴の変化を追跡する手法）に関する理論的基礎を整備しています。複数のフィルトレーションの比較や二次元以上の複雑なデータ構造に対応するため、区間分解可能性という概念を導入し、その計算アルゴリズムと理論的性質を研究しています。 これらの理論的成果は生物医学データの解析にも応用されています。シングルセル遺伝子発現解析における高次元ノイズ除去問題に対して、統計的手法に基づくアプローチを提案し、実装しています。また、調理レシピという一見異なる領域でも、位相データ解析を用いて大規模データセット内の潜在パターンを発見し、新規な食材組み合わせの提案に至るなど、数学的手法の多領域への展開を進めています。このように、代数的構造の理論研究と実データへの応用を両輪として、データ駆動型の科学に貢献することを目指しています。

※ 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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