2022-10 Blog Entry List

12月の談話会を以下のように企画しています。

たくさんの方のご参加をお待ちしています。

なお、この談話会は数学フロンティアの対象科目です。

詳細は以下の通りです。

日時：2022年12月1日（水）15:15～16:45

場所：オンライン

連絡先：丹下 基生

講演者：中山 優吾氏（京都大学情報学研究科）

講演タイトル：高次元データに対するガウシアンカーネルとその応用

11月の談話会を以下のように企画しています。

たくさんの方のご参加をお待ちしています。

なお、この談話会は数学フロンティアの対象科目です。

詳細は以下の通りです。

日時：2022年11月24日（水）15:30～17:00

場所：D509

連絡先：丹下 基生

講演者：野澤 啓（立命館大学理工学部）

講演タイトル：タイル張りやグラフに現れるカオスについて

アブストラクト：ユークリッド空間R^dの非周期的なタイル張り（またはその点集合版であるR^d内のデローネ集合）に対して，
平行移動包と呼ばれる空間が考えられ，自然なR^d作用を持ちます．
このR^d作用がカオス的であるようなタイル張りやデローネ集合は，複雑な対称性を持つことが期待されます．
本講演では，こういったタイル張りが非常に多く存在することや，
R^dのタイル張りの構成法としてよく知られている切断射影法の双曲版による具体例の構成についてお話しします．
また，彩色グラフのカオス性についても触れます．
（‪Jesús A. Álvarez López氏 (U. Santiago de Compostela) , Ramon Barral Lijó氏 (立命館大), John Hunton氏 (Durham U.), John Parker氏(Durham U.)との共同研究）

科目番号 0AJAD01（数学学位プログラム（博士前期課程））

科目名  情報数学特論I   (1単位)

講師   中山　優吾 氏  (京都大学 大学院情報学研究科)

日時   ２０２２年１１月１４～１６日　（14日は13時から、15日と16日は10時から予定）

場所　自然系学系棟 D509

概要　この集中講義では、現代のデータ解析で欠かすことのできない機械学習の手法について、特に、高次元データに対する漸近的性質を学習する。科学と情報化の進展に伴い、多くの特徴量を観測することが可能となった。これに伴い、データの形態はますます複雑化し、データの高次元化が進んでいる。機械学習はこのような高次元データの解析手法として有用であることが知られ、盛んに研究されている。しかし、標本数が特徴量数より大きいという前提が崩れる場合には、従来の手法の見直しが必要となる。そこで、機械学習の基礎理論と高次元統計解析の方法論について学ぶことで、高次元データ解析のための機械学習を学習する。

TWINS履修申請期間     ２０２２年９月６日（火）～１１月１４日（月）

世話人 矢田 和善