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逆散乱の多様体上における機械学習：Lipschitz安定性解析

(Machine learning on manifolds for inverse scattering: Lipschitz stability analysis)

#Machine learning
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田中専務

拓海先生、最近部下が『この論文を社内で検討すべきだ』と騒いでいます。要するにうちの現場で役に立ちますか？私は数学の専門家ではなくて、投資対効果が知りたいんです。

AIメンター拓海

素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に見ていけば必ず分かりますよ。まず結論だけ先に言うと、この論文は『測定データから物理的な構造を安定して推定できる枠組み』を理論的に示したものです。要点は三つ、1) 不確かさの中でも推定が安定する条件を提示する、2) その条件を多様体（manifold）という概念で整理する、3) ニューラルネットワークでも学べる形に落とし込む、です。

田中専務

三つの要点は分かりましたが、

監修者

阪上雅昭（SAKAGAMI Masa-aki）
京都大学　人間・環境学研究科　名誉教授

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