情報処理学会 第76回全国大会講演要旨

実験データは一般に誤差が含まれる．その誤差を分離し，データの元の構造を取
り出す手法として，離散点上の値をパラメタとして表現した近似関数をベイズ型
情報量基準ABIC（Akaike’s Bayesians Information Criterion） を用いて評価
し，データのあてはめを行う手法がある．本研究ではこのABICを用いたデータあ
てはめを二相問題に適用する．二相問題とは，データを表す構造が複数から構成
されている場合（たとえば，物質の気体と液体など），その複数構造の変化点を
求める．ABICを用いたデータあてはめを行い，その変化点を自動的に推定する手
法を考案し，実際の二相を持つ実験データに適用した．