九州大学 产业数学研究所的研究室

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该研究室运用数理技术与人工智能，挑战产业与社会的课题。

穴井 宏和教授的研究室，研究如何运用数理技术和机器学习等人工智能，解决产业和社会所面临的课题。 该研究室致力于数理技术本身的革新，这是解决课题、创造新价值所必需的。 该研究室以计算代数的算法及其应用研究为核心，同时一直在探索自动求解数学问题。 该研究室致力于在应用中发现数理并反馈给数学，创造出新的数理。

#计算代数 #机器学习 #AI for Math

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研究李群表示的分支律的数学研究室。

北川 宜稔副教授研究李群和李代数的表示论。 研究群的表示限制到子群上时表现出何种行为的问题，称为分支律问题。 该研究室以表示所实现的空间的结构以及作用于其上的代数为线索来研究这一问题。

#分歧律 #李群表示 #D模

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研究统计分析方法、从大规模数据中提取有效信息的研究室。

廣瀬慧研究室以数理统计学为基础，研究开发新的统计分析方法。 分析基因数据等大规模数据，需要具有数万乃至数亿个参数的统计模型。 该研究室在因子分析、图模型等多元统计分析中，开发稀疏估计的新方法，即把大量参数中的绝大部分估计为0，从而提取有效信息。 在研究室的网站上，该研究室以“廣瀬慧研究室”的名称进行介绍。

#稀疏估计 #因子分析 #多元分析

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探索计算统计学与机器学习交汇点的研究室。

同时任职于九州大学和澳大利亚拉筹伯大学的 Hien Duy Nguyen 教授，研究计算统计学及其与机器学习、AI 的关联。 研究以逐步积累的数据，以及大到普通计算机无法处理的数据的分析为中心，并借助随机优化和贝叶斯推断等方法应对其中的难点。 他还关注数据复杂时的模型选择工具、检验这种选择是否合理的方法，以及带置信度地展示判断优劣的方法。 Nguyen 教授的方法已被用于神经影像、农业、遗传学・基因组科学、量子计算、经济学等应用研究。

#计算统计学 #随机优化 #贝叶斯推断

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专注于小区域估计的研究室，通过统计方法估计各小区域的特性值。

廣瀬雅代副教授研究小区域估计这一统计方法，即根据调查数据估计各小区域的特性值。 她致力于研究能够借助统计模型提高估计精度的方法，包括其理论研究与应用。 廣瀬副教授认为，用这类方法制作高质量的资料，并将其用于制定有用的规划，可以提高人们对解决社会性课题的期待。 研究关键词为：统计科学、小区域估计、混合效应模型。

#统计科学 #小区域估计 #混合效应模型

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利用贝叶斯统计，从测量数据中毫不含糊地理解物理现象的研究室。

徳田研究室致力于确立一种指导原理，使人们能够基于数据毫不含糊地理解各种物理现象。 该研究室将数理建模与统计推断相结合，把测量数据与模型相互对照，研究如何选出符合实际情况的模型。 其基础是贝叶斯统计，同时也与各门科学及产业界的研究者开展合作研究。 该研究室在其网站上以“徳田研究室”的名称进行介绍。

#贝叶斯统计 #不确定性量化 #数学建模

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〈科学技術・イノベーション政策〉(简介准备中)

科学技术与创新政策、产学合作、标准认证。数学领域应用的促进与产学合作框架的构建

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以动力系统与带精度保证的数值计算，揭示微分方程奇异行为的研究室。

松江 要 教授的研究室以动力系统理论、微分方程和数值分析为基础，研究应用数学。 该研究室的基本宗旨，是解读微分方程等所生成的现象中隐藏的“古怪”或“奇异”行为的基本性质。 该研究室以应用数学为核心，也致力于解决源自燃烧及相关能源问题的课题。

#有限时间奇异性 #精度保证数值计算 #动力系统

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研究机器学习与可解释AI的研究室。

山口 晃広教授将机器学习、可解释AI（XAI）、可解释性、时间序列数据挖掘列为研究课题。 研究的是让人能够解释对时间序列数据进行分类的AI所做判断的方法。 隶属于九州大学产业数学研究所的联络战略部门。

#可解释人工智能 #机器学习 #时间序列数据挖掘

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运用数学优化和博弈论设计社会制度与政策的社会数理研究。

吉良知文副教授专攻数学优化，研究需要反复做出决策的问题以及包含不确定性的问题。 他致力于动态规划的理论及其应用，动态规划是高效求解此类问题的方法。 他还从事利用优化和博弈论等数理技术，设计公平且让人信服的制度与政策的研究（社会数理）。 在物流、保育所入所调配等课题上，该研究室与实际工作现场合作，开展了技术开发。

#社会数学 #动态规划 #共同配送匹配