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脳神経科学研究センター 統計数理連携ユニット

連携ユニットリーダー 松田 孟留(Ph.D.)

研究概要

松田 孟留

近年の実験技術の進歩によって、大規模かつ多様な脳神経データが得られるようになりました。当研究ユニットでは、 脳神経データの特性に応じて適切な統計モデルを構築することで、より多くの知見をもたらす統計解析手法を開発していきます。数値解析や最適化などの応用数学の技術も取り入れることで、大規模データにも適用可能な効率的な手法を目指します。また、データ解析の基盤である統計学の理論の研究にも取り組んでいきます。

研究主分野

  • 情報学

研究関連分野

  • 総合理工
  • 数物系科学
  • 統計科学
  • 数理情報学

キーワード

  • 統計学
  • 応用数学
  • データ解析
  • 機械学習

主要論文

「*」は、理研外のみでの成果です。

  • 1. Matsuda, T. and Strawderman, W. E.
    "Estimation under matrix quadratic loss and matrix superharmonicity"
    Biometrika, to appear.
  • 1. Matsuda, T., Homae. F., Watanabe, H., Taga, G. and Komaki, F.
    "Oscillator decomposition of infant fNIRS data"
    PLOS Computational Biology, 18(3), e1009985, 2022.
  • 2. Amari, S. and Matsuda, T.
    "Wasserstein statistics in one-dimensional location-scale models"
    Annals of the Institute of Statistical Mathematics, 74, 33–47, 2022.
  • 3. Matsuda, T., Uehara, M. and Hyvarinen, A.
    "Information criteria for non-normalized models"
    Journal of Machine Learning Research, 22(158):1−33, 2021.
  • 4. Matsuda. T. and Miyatake, Y.
    "Estimation of ordinary differential equation models with discretization error quantification"
    SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification, 9, 302–331, 2021.
  • 5. 松田 孟留
    "競技かるたの決まり字に関する統計的解析
    応用統計学, 49, 1--11, 2020.
  • 6. Matsuda, T. and Hyvarinen, A.
    "Estimation of non-normalized mixture models"
    22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2019).
  • 7. Y. Maruyama, T. Matsuda and T. Onishi.
    "Harmonic Bayesian prediction under alpha-divergence"
    IEEE Transactions on Information Theory, 65, 5352--5366, 2019.
  • 9. Matsuda, T. and Komaki, F.
    "Time series decomposition into oscillation components and phase estimation"
    Neural Computation 29, 332--367, 2017.
  • 10. Matsuda, T. and Komaki, F.
    "Singular value shrinkage priors for Bayesian prediction"
    Biometrika 102, 843--854, 2015.

関連リンク

メンバーリスト

主宰者

松田 孟留
連携ユニットリーダー

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