村山 立人 (ムラヤマ タツト)

MURAYAMA Tatsuto

写真a

職名

講師

生年

1972年02月

研究室住所

富山県富山市五福3190

研究分野・キーワード

情報理論,統計力学,大偏差原理

ホームページ

http://code.eng.u-toyama.ac.jp/

出身大学 【 表示 / 非表示

  • 1993年04月
    -
    1997年03月

    東京工業大学   理学部   物理学科   卒業

出身大学院 【 表示 / 非表示

  • 1997年04月
    -
    2002年03月

    東京工業大学  総合理工学研究科  知能システム科学専攻  博士課程  修了

取得学位 【 表示 / 非表示

  • 2002年03月 -  博士(理学)  東京工業大学

  • 1999年03月 -  修士(理学)  東京工業大学

  • 1997年03月 -  学士(理学)  東京工業大学

学内職務経歴 【 表示 / 非表示

  • 2018年04月
    -
    継続中

    富山大学   工学部   工学科   講師  

  • 2013年04月
    -
    継続中

    富山大学   大学院理工学研究部   生命・情報・システム学域   数理情報科学系   講師  

  • 2013年04月
    -
    2018年03月

    富山大学   工学部   知能情報工学科   講師  

学外略歴 【 表示 / 非表示

  • 2004年04月
    -
    2013年03月

      日本電信電話株式会社   NTTコミュニケーション科学基礎研究所   研究員

  • 2002年04月
    -
    2004年03月

      理化学研究所   脳科学総合研究センター   研究員

専門分野(科研費分類) 【 表示 / 非表示

  • 情報理論

 

論文 【 表示 / 非表示

  • Rate Distortion Codes for the Collective Estimation from Independent Noisy Observations

    Murayama T. , Davis P.

    Proceedings of 2012 IEEE International Symposium on Information Theory     716 - 720   2012年07月

    共著

  • ノイジーな世界を見守る:センシングと符号化の協同現象と大偏差原理

    村山 立人

    NTTコミュニケーション科学基礎研究所オープンハウス2012     23 - 23   2012年06月

    単著

  • センシングと符号化とクラメールの定理

    村山 立人 , Davis P.

    第14回情報論的学習理論ワークショップ     2011年11月

    共著

  • センシングと符号化とデータ統合の数理

    村山 立人 , Davis P.

    回路とシステムワークショップ論文集   24   56 - 60   2011年08月

    共著

  • センシングと符号化の統計力学的シナリオ

    村山 立人

    第3回複雑システムのネットワーク科学研究会     2010年11月

    単著

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著書 【 表示 / 非表示

  • 数理工学事典

    茨木俊秀・片山徹・藤重悟 監修 (担当: 共著 , 担当範囲: I 4. アドバンストな話題 4.3 大偏差原理 )

    朝倉書店  2011年11月

総説・解説記事 【 表示 / 非表示

  • センシングと符号化の統計力学

    村山 立人

    統計数理 ( 統計数理研究所 )  57 ( 2 ) 221 - 232   2009年02月

    総説・解説(学術雑誌)   単著

工業所有権 【 表示 / 非表示

  • データシーケンスの損失性圧縮方法および装置

    特願 特願2004-322169  特開 特開2006-129407  特許 特許第4418347号

    村山 立人

科研費(文科省・学振)獲得実績 【 表示 / 非表示

  • 情報理論によるスピングラスの研究

    基盤研究(C)

    研究期間:  2017年04月  -  継続中 

  • 時系列データの再帰的圧縮過程における最適停止性の研究

    新学術領域研究

    研究期間:  2014年04月  -  2016年03月 

     

  • 不可逆圧縮過程における保存量の研究

    萌芽研究

    研究期間:  2012年04月  -  2015年03月 

    本研究の目的は、深宇宙探査やゲノム情報処理などのデータマイニング諸分野で、特定の事象の検出を主目的に日々大量に蓄積されている計測データの効率的な情報集約のための方法論の確立である。特に、本研究では、計測データが離散時間の確率過程、あるいは確率変数の列として解釈できるとき、そこで定義される基本的な統計量を保存させる不可逆圧縮過程による情報集約の形式を提唱する。これによって、もとの計測データを特徴づける統計的性質を最大限に継承させながら、同時に圧縮過程で時系列が受ける情報理論的意味での損失を最小限に抑える理想的な不可逆データ圧縮技術を提供することができる。

  • 分散符号化による適応的計測・通信システムの提唱と構築

    特定領域研究

    研究期間:  2006年04月  -  2010年03月 

    ノイズのある環境で計測したデータを統合して観測精度を向上させようとすると、普通、非常に困難なトレード・オフに直面する。つまり、計測するデータの数を増加させることによって質の高い観測を実現することができるが、あまりにその数が大きすぎると、せっかく集めた多数のデータをうまく統合することができなくなるのである。本研究では、このような計測システムの一般的挙動を数学的モデルで分析し、特に不可逆データ圧縮による通信容量を超えたデータ統合の示す性質を明らかにした。主要な研究成果として、通信容量とシステム全体としての情報利得にいわゆるスケーリング則が存在することを示し、あるノイズレベルを越えると不可逆データ圧縮による大規模なデータ統合がいつでもそれを用いないシナリオよりすぐれた情報統合戦略になることを発見した。さらに、このスケーリング則と臨界的なノイズレベルに関して、システムの通信容量が無限大に発散する極限で普遍的な表現を導くことに成功した。これらの結果は、確率論における大偏差理論を統計力学のアプローチで援用したことで得られた。

 

担当授業科目(学内) 【 表示 / 非表示

  • 2017年10月
    -
    2018年03月

    確率論  (2017年度)  専任

  • 2017年10月
    -
    2018年03月

    情報セキュリティ  (2017年度)  専任

  • 2017年10月
    -
    2018年03月

    確率統計論  (2017年度)  専任

  • 2017年04月
    -
    2018年03月

    知能情報工学特別研究  (2017年度)  兼担・兼任

  • 2017年04月
    -
    2017年09月

    応用統計科学特論  (2017年度)  専任

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