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情報数理システム
不確かな世界から意味のある情報を取り出す数理を探る研究室。

About研究室について
不確かさの中の、情報の数理を解く。
情報数理システム研究室は、
今日の
情報理論、
用語の説明
- 圧縮センシング
- データの
ほとんどが ゼロに 近い (スパースな) 性質を 利用して、 少ない 測定から 元の 信号を 復元する 技術 - レプリカ法
- 統計力学で
生まれた 計算の 手法。 機械学習などの 性能を 理論的に 見積もるのにも 使われる - 確率モデル
- 不確かさの
ある 現象を、 確率を 使って 表した 数式の モデル
News研究室のお知らせ
増えていく
連鎖的な 現象の 個体数の 分布を 近似する 論文が、 Physical Review Research に 掲載 順序回帰の
深層モデルでの ニューラルコラプスに ついての 論文が、 NeurIPS 2025 に 採択 タンパク質言語モデルで
ペプチドの 衝突断面積を 予測する 論文が、 Communications Chemistry に 掲載
Research研究テーマ
大規模な
※イメージ画像圧縮センシングの数理と応用
データの
※イメージ画像確率モデルにもとづく情報処理
不確かな
※イメージ画像深層学習はなぜうまくいくのか
深層学習が
Members教員
情報数理システム研究室の
- 教授田中
利幸 - 准教授小渕 智之
- 助教岡島 光希
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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離散数理工学部 情報学科計算科学の
統計知能工学部 情報学科統計学と
コンピュータアルゴリズム工学部 情報学科すべてのこの
画像について
トップと
- トップの
画像:「Cosine Series Plus Noise」 Fourier1789/CC BY-SA 4.0(トリミング) - 圧縮センシングの
数理と 応用:「MRI Brain axial FLAIR sequence showing lentiform fork sign」 author of article (Mansoor, S., De Klerk, L., Lineen, J. et al.)/CC BY 4.0(トリミング) - 確率モデルにもと
づく 情報処理:「Bayesian inference results」 Gnathan87/CC0(トリミング) - 深層学習は
なぜ うまく いくのか:「Artificial Neural Network Example」 Jhedengren/CC BY-SA 4.0(トリミング) - 関連する
研究室 (集合知システム) :「DataAppliedWeb」 Marksenizer/CC BY-SA 3.0(トリミング) - 関連する
研究室 (離散数理) :「Graph example (Graph theory)」 Römert/CC BY-SA 3.0(トリミング) - 関連する
研究室 (統計知能) :「Normal distribution function」 Shishirdasika/CC BY-SA 3.0(トリミング) - 関連する
研究室 (コンピュータアルゴリズム) :「BDD」 The original uploader was IMeowbot at English Wikipedia./CC BY-SA 3.0(トリミング)
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