情報処理学会 第79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について検討を進めてきた．これまで我々は、等間隔の離散点上で表現されるデータに対して適用を行ってきた．しかし，実際に適用する実験データは等間隔の離散点上で表現できないものも多い．そこで，離散点を不等間隔に入れられるようにした．本論文では，不等間隔にあらわれるデータに対してもあてはめができるようにモデル化を行った．適用例として，物理実験により得られた不等間隔の実測データへのあてはめを示す．