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时系列埋め込みによるデータ解析、データ駆动的力学系モデリング、数学と诸分野の连携

データから法则を导き出す试みは现象を目の当たりにした人类の自然な欲求です。天文学、物理学などの自然科学だけでなく、现代社会ではあらゆる场面でデータ科学が重要视されています。时系列解析は力学系の研究対象でもありましたが、近年统计学や机械学习の手法との関连が明らかになってきました。数学は概念を定义づける学问であり、それを基に対象の性质や构造に特徴付けを与えることができます。これまで勉强してきた数学がどのようなデータ解析に役立つか、ぜひ考えてみてください。

Empirical evaluated SDE modelling for dimensionality-reduced systems and its predictability estimates, N. Nakano, M. Inatsu, S. Kusuoka and Y. Saiki, Japan J. Indust. Appl. Math., 35 (2018)
Proper Choice of Spatio-Temporal Scale and Dataset Subsampling for Empirical CA Construction, A. Kawaharada, T. Miyaji and N. Nakano, 2015 Third International Symposium on Computing and Networking (2015)