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数理科学・AI研究室
物理・生命・情報を横断し、数理の構造と法則を探る研究室。

About研究室について
複雑さの背後の数理構造と法則を探る。
数理科学・AI研究室は、
「対称性」や
AIの
用語の説明
- 拡散モデル
- 画像生成に
広く 使われている、 AIの 仕組みの 一つ - 経路積分
- 量子力学で、
粒子が 通りうる 道筋を もとに 振る 舞いを 計算する ファインマンの 方法 - 自己相似性
- 拡大や
縮小を しても、 同じような 構造が 現れる 性質 - トポロジー
- 形が
連続的に 変わっても 保たれる 性質を 調べる 数学の 分野 - ロバストな
完全適応 - 入力刺激が
変化しても、 出力が 元の 値に 戻る 性質
News研究室のお知らせ
高次形式対称性と
散逸する 光子に 関する 論文が、 Journal of High Energy Physics に 出版 一般化対称性と
自己相似な 逆カスケードの 論文が、 Physical Review Letters に 出版 生化学ネットワークの
完全適応に 関する 論文が、 IEEE Control Systems に 出版
Research研究テーマ
数理科学・AI研究室は、
※イメージ画像経路積分で拡散モデルを理解
ICML2024で
※イメージ画像データから自己相似性を発見
実験データに
※イメージ画像量子系をニューラルネットワークで記述
広い
※イメージ画像生化学ネットワークの完全適応
入力刺激が
Members教員
数理科学・AI研究室の
- 准教授広野 雄士
Voices先輩の声
評価・クチコミは、
インタビューに
先輩の
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先輩の
- この
研究室の 推しポイントは? - 入ってみて
分かった ことは? - 雰囲気や
先生の 人柄は? - どんな
学生に おすすめ? - 卒業後の
進路は?
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画像について
トップと
- トップの
画像:「Mathematics (cryptography) on a blackboard」 David Malone/CC BY 4.0(トリミング) - 経路積分で
拡散モデルを 理解:「Diffusion with ink」 Zvonimir Lončarić/CC BY-SA 4.0(トリミング) - データから
自己相似性を 発見:「Cauliflower Fractal AVM」 AVM/CC BY-SA 3.0(トリミング) - 量子系を
ニューラルネットワークで 記述:「Artificial Neural Network with Chip」 mikemacmarketing / original posted on flickr Liam Huang / clipped and posted on flickr/CC BY 2.0(トリミング) - 生化学ネットワークの
完全適応:「Chemotaxis in bacterial populations」 LivneNir/CC BY-SA 4.0(トリミング) - 関連する
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研究室 (機械知能研究室) :「Unraveling AI Complexity - A Comparative View of AI, Machine Learning, Deep Learning, and Generative AI」 PopovaZhuhadar/CC BY-SA 4.0(トリミング)
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