科目 : モデリング科学概論I

科目詳細

2017
前期
半期
10SMS001
モデリング科学概論I
複合科学研究科共通
2
基礎領域
分野なし
実社会から得られるデータは多様で複雑であり、時間とともに特性が推移し、データ量も巨大化する。このようなデータに対しては博物学的に対処するのではなく、情報源の基本的特性を明らかにし、モデル化に基づく有効な解析法を構築することが求められている。
本講座ではまず、統計科学の基礎である確率過程と確率分布、ベイズ理論を学び、次に時系列データの解析の一分野である非定常時系列解析法を学ぶ。さらに生体、特に神経系における信号生成、制御について考察し、生物のしくみに学ぶ新しいデータ処理について最近の研究成果を紹介する。(講義)
線形システムのモデリングと解法アルゴリズムの習得をめざす。
担当教員:瀧澤 由美
開講日:金曜日3時限(13:00~14:30)
授業計画:
1.統計科学の基礎とベイズ統計
 (1) 確率過程と分布モデル
 (2) ベイズ統計と適用
2.時系列データ処理
 (1) 定常時系列のスペクトル推定法 ―FFTと最大エントロピー法(Burg MEM)
 (2) 非定常時系列のスペクトル推定 ―瞬時化MEM
 (3) 逐次予測 ―生体システム的予測(波形予測と安定化制御)
3.生物における複雑なデータ処理 
 (1) ニューロンの能動性のモデル
 (2) 同期型神経系の動作
日本語または英語
出席、並びに、課題リポート等を総合的に判断して評価する。
1,2,3,4,5 学年
統計数理研究所 3階 セミナー室4(D312B)
教科書:
特になし
参考書:
特になし
その他:統計科学専攻学生の履修がない場合には、原則として開講しない。
※時間・場所は変更している場合がありますので、必ず担当教員へ問い合わせてください。
専攻

科目情報
履修年度
2017 / 前期
研究科・専攻
複合科学研究科共通
科目番号
10SMS001
科目名称
モデリング科学概論I
単位
2
授業形態
設定なし
科目の概要
実社会から得られるデータは多様で複雑であり、時間とともに特性が推移し、データ量も巨大化する。このようなデータに対しては博物学的に対処するのではなく、情報源の基本的特性を明らかにし、モデル化に基づく有効な解析法を構築することが求められている。
本講座ではまず、統計科学の基礎である確率過程と確率分布、ベイズ理論を学び、次に時系列データの解析の一分野である非定常時系列解析法を学ぶ。さらに生体、特に神経系における信号生成、制御について考察し、生物のしくみに学ぶ新しいデータ処理について最近の研究成果を紹介する。(講義)
聴講・参加資格
専攻
参加状態
参加できません
開催講義
参加可能講義なし