知の物理学研究センター / Institute for Physics of Intelligence (iπ)

【日時/Date】
５月１９日（月）１３：３０－１５：００

【場所/Venue】
理学部1号館９階９１３セミナー室 ＆ Zoom

【発表者/Speaker】
徳田　悟 先生（九州大学）

【タイトル/Title】
"現象論的モデリングのためのベイズ統計学：実験と理論の橋渡し"

【概要/Abstract】
単純な数式を用いて観測データを表す現象論的モデルは物理現象を理解する足掛かりとなる。しかし、モデル化とその検証に対して一貫する指導原理は十分に整備されておらず、それに起因して実験と理論の間に潜む曖昧さは時に着目する現象の理解に対して論争を生む。本講演ではベイズ統計に基づく不確実性定量化とモデル選択を活用し、こうした曖昧さの解消を目指す我々の取り組みを紹介する。プラズマ[1]、固体[2]、ソフトマター[3]などを対象に広く凝縮系物理学にまたがる異分野協働の実例を挙げるとともに、それらに触発されて発展した数理的研究[4]について特異学習理論[5]との接点に触れつつ述べる。

[1] ST, et al, “Bayesian inference of ion velocity distribution function from laser-induced fluorescence spectra”, Sci. Rep., 11, 20810 (2021).
[2] ST, et al., “Unveiling quasiparticle dynamics of topological insulators through Bayesian modelling”, Commun. Phys., 4, 170 (2021).
[3] N. Yoshinaga & ST, “Bayesian Modelling of Pattern Formation from One Snapshot of Pattern”, Phys. Rev. E 106, 065301 (2022).
[4] ST, et al., "Intrinsic regularization effect in Bayesian nonlinear regression scaled by observed data", Phys. Rev. Res. 4, 043165 (2022).
[5] S. Watanabe, "Mathematical Theory of Bayesian Statistics" (CRC Press, Boca Raton, 2018).

※本セミナーは日本語で開催します。

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過去の発表リスト：https://www.phys.s.u-tokyo.ac.jp/about/17106/

　　　　　　　　　　世話人：知の物理学研究センター　髙橋昂

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