近年，各種データを空間や図形のように「形」として捉える位相的データ解析は，めざましい発展をしてきており，様々な応用場面の問題に適用されて新たな発見をもたらしてきました．その中で，代表的な解析手法であるパーシステントホモロジーはデータの「穴」の存在とスケールを記述することができ，Mapperというもう一つの解析手法はデータの本質的な形を可視化できます．本講演では，それぞれの手法の説明を通して位相的データ解析のアイデアを概観し，いくつかの応用例を紹介します．
- 日時
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2024年7月26日
- 場所
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オンライン開催
- 参加費
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無料 （事前参加登録要↓）
- 主催
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大阪大学 数理・データ科学教育研究センター
- 共催
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HRAM 日本応用数理学会 D-DRIVE全国ネットワーク
- web 参加事前登録
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https://www-mmds.sigmath.es.osaka-u.ac.jp/structure/activity/ai_data.php?id=75
- 問合せ先
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大阪大学 数理・データ科学教育研究センター 鈴木 貴
suzuki@sigmath.es.osaka-u.ac.jp