【企画講演】資源探査に関する研究の動向と大規模データプロセッシング［9/13(水) AM 第1会場］

[2101-04-01] 情報計測融合と資源・素材学への応用(IV)

○桑谷 立¹ (1. 海洋研究開発機構)

司会者：久保 大樹（京都大学），桑谷 立（海洋研究開発機構），木崎 彰久（秋田大学）

キーワード：ベイズ推論、正則化、ハイパーパラメータ

情報・計測融合は，数理・情報科学解析の適用により計測データの持つ価値を向上させる試みということができる．この講演シリーズの前々回にあたる第二回目において，評価関数中の計測プロセスや先見的知識に対応するそれぞれの項の重みパラメータを適切に設定するためのハイパーパラメータ推定の問題を取り上げた．今回の講演においては，我々が新たに考案したハイパーパラメータ推定法(Kuwatani et al., 2022 Inverse Problems)について紹介する．この方法は線形逆問題をベイズ推論の枠組みで扱うものであり，解像度行列（ノイズがない理想的な観測条件を仮定した場合に，真のモデルパラメータを推定モデルパラメータに写像する行列で定義される）を介した自己無撞着方程式で記述されることが特徴である．本発表では，手法の導出や概略を述べるとともに，最近開発した高速アルゴリズムなどについて紹介する予定である．