Conputational Intelligence and Multimedia Laboratory

学域メンバの研究成果紹介

澁谷長史助教: 人工知能,機械学習,強化学習

延原肇准教授: 計算知能、マルチメディア情報処理

佐藤美佳教授: 多次元データ解析、統計科学

白川友紀教授: 自律分散協調システムならびに中高等教育・大学入試・高大連携

遠藤靖典教授: 不確実システムのリスクに対する解析手法の開発

宮本定明教授: ソフトコンピューティングとその応用 様相論理とラフ集合の応用、マルチ集合、ファジィパターン分類、メタ戦略の応用、情報検索モデル

安信誠二教授: 知的制御、制御工学、人工知能、システム工学、機械学習、ファジィ工学、知的処理

鬼沢武久教授: 感性情報処理、人間情報処理、進化計算、SC

第12回 筑波大学ソフトコンピューティングセミナー 開催案内

筑波大学ソフトコンピューティング学域では、第12回筑波大学ソフトコンピューティングセミナーを以下の要領で開催します。どなたでも自由にご参加いただけます。

■日時: 2020年1月16日(木) 16:00~17:00(質疑含む)

■場所: 筑波大学第三エリア 3B213 (プレゼンテーションルーム)

[講演] 16:00-16:50 

講演タイトル: Fractal Dimension Estimation with Persistent Homology

講演者: Jonathan Jaquette氏 (Department of Mathematics, Brandeis University)

Persistent homology quantifies the shape of a geometric object in terms of how its topology changes as it is thickened. Over the past decade there has been a surge of interest in applications of persistent homology. We propose that the recently defined persistent homology dimensions are a practical tool for fractal dimension estimation of point samples. We implement an algorithm to estimate the persistent homology dimension, and compare its performance to classical methods (e.g. the correlation and box-counting dimensions) in examples of self-similar fractals, chaotic attractors, and an empirical dataset of earthquake hypocenters.

from Jonathan’s web site(http://sites.math.rutgers.edu/~jaquette/)

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