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
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
- 1.Matsuda, T.
"Adapting to general quadratic loss via singular value shrinkage"
IEEE Transactions on Information Theory 70, 3640--3657, 2024. - 2.Amari, S. and Matsuda, T.
"Information geometry of Wasserstein statistics on shapes and affine deformations"
Information geometry, accepted. - 3.Matsuda, T.
"Inadmissibility of the corrected Akaike information criterion"
Bernoulli 30, 1416--1440, 2024. - 4.Matsuda, T. and Strawderman, W. E.
"Estimation under matrix quadratic loss and matrix superharmonicity"
Biometrika 109, 503-519, 2022. - 5.Matsuda, T. and Soma. T.
"Information geometry of operator scaling"
Linear Algebra and Its Applications 649, 240-267, 2022. - 6.Matsuda, T., Homae. F., Watanabe, H., Taga, G. and Komaki, F.
"Oscillator decomposition of infant fNIRS data"
PLOS Computational Biology 18(3), e1009985, 2022. - 7.Matsuda, T., Uehara, M. and Hyvarinen, A.
"Information criteria for non-normalized models"
Journal of Machine Learning Research 22(158):1-33, 2021. - 8.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. - 9.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. - 10.Matsuda, T. and Hyvarinen, A.
"Estimation of non-normalized mixture models"
22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2019).
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
採用情報
| 募集職種 | 応募締切 |
|---|---|
| 研究パートタイマー募集（W25005） | ポストが決まり次第 |