// 研究紹介 │ 岡山大学工学部 数理データサイエンスコース

岡山大学工学部数理データサイエンスコース

研究紹介

形を定量化する位相的データ解析学

数学のトポロジーを使って形の情報を定量化するデータ解析手法「位相的データ解析」について数学理論、ソフトウェア開発、応用まで研究しています。
 

応用データ解析学
 

解析的整数論、確率過程概論等の理論を用いて畳み込みニューラルネットワークをはじめとする機械学習への応用を研究しています。

 

代数的な計算手法の応用研究

統計学などに現れる諸問題について、代数的な計算手法の理論展開、新手法の開発と応用、教育を行っています。
 
 

生物モデルの数理解析
 

生物の個体数が変化していく様子や、集団において感染症が広がる様子を記述する数理モデルを、数学を用いて解析します。

 

現象の数理モデリングと基礎方程式の理解

自然現象を記述する数理モデルの考案や基礎方程式に対する多角的な考察を通して、自然現象の数理科学的理解を目指します。
 

乱流現象解明のための計算・数理データ科学

スーパーコンピュータを用いた数値シミュレーションと数理データ科学の手法と可視化を駆使して、乱流現象の解明を目指します。
 

乱流現象解明ためのデータ駆動科学計算

複雑現象の解明、予測、制御のためには数値計算やデータ駆動型アプローチが必要不可欠です。最新の数値シミュレーションや機械学習の手法を用いて、古くて新しい乱流を研究しています。
 

環境・生命科学のための統計モデル構築

主に環境・生命科学のデータを解析して関連を見つけたり分類したりするための 統計モデル、さらには最適な統計モデルを選択する方法などを研究しています。

多変量解析・統計的機械学習

多変量解析や機械学習など広く統計科学に関連する数理的基礎理論の研究、応用研究、そして、それらの教育を行っています。

空間データに対するクラスター検出手法に関する研究

興味のある現象が集中的に発生している場所(ホットスポット、空間クラスター)を、統計的根拠に基づき検出する方法について研究を行っています。
 

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