情報量基準ABICによるデータの当てはめの制約条件付き問題への適用
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概要
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「誤差」 を含んだ実測等のデータからその 「構造」 を抽出するデータあてはめ (Data Fitting) の方法として,離散点上の値をパラメタとして表現した近似関数 f をベイズ型赤池情報量基準 (Akaike's Bayesian Information Criterion) を用いて評価し,推定する方法がある.この方法では,推定すべきデータの 「構造」 に対して何らかの事前知識がわかっているとき,これを f に取り込むことが比較的容易である.f に関する事前知識を制約条件として表現し,制約条件付き最適化問題として解く.本論文では,この方法を実装し,変化の急な関数の近似で発生する Undershoot の削除や,物理実験の実測データの関数形状の成型などへの適用例を示した.
- 2014-02-24
著者
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