クリギング法のための非凸最適化に基づく観測点選択

石川 大智

(指導教員:長尾 大道 准教授/ 数理情報第4研究室

資料PDF(ishikawa.pdf
研究概要

$L_1-\text{largest-}K$正則化におけるパラメータ$K$の変化に伴う観測データの重み$w$の変化の様子.
空間補間の手法の一つであるクリギング法では全観測点データを用いて最良線形不偏予測量を構成するが,多数の点における予測を即座に行う場合には計算量を抑える必要がある.本研究では予測に支配的な観測点選択を行う為に非凸最適化を用いることを提案した.
修論の感想

指導教員の長尾先生をはじめとする数理情報学専攻の皆々様のご厚意がなければ,私がこの修士論文を書き上げることはできなかったと断言できます.心より感謝申し上げます.


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