JavaScriptを有効にして再度、お越しください。ログイン~2013年の「ノーベル物理学賞」はヒッグス粒子の理論を提唱した物理学者ヒッグス氏とアングレール氏が受賞しました。KEKの岩崎先生がヒッグス粒子についてのご発表資料をリポジトリで公開されています。ご興味のある方120教材→05サイエンスカフェへをご覧ください。同様にKEKの中村先生のヒッグス粒子についてのご発表資料は、120教材→01中高生のための科学セミナーにございます。OA~」をアップしました。●2019年3月修了者の博士論文をアップしました。●2019年9月修了者の博士論文要旨をアップしました。complexityとの関係を探究したものである。complexityとの関係について論じている。complexityとの関係はあまり知られていない。complexityの評価に適用する方法を選んでいる。θ)dθのようにパラメータで積分した測度にShannon符号を適用するものである。complexityの評価に適用するには,Pが計算可能であると仮定すればよい。"パラメータが計算可能⇔モデルが計算可能"という状況のもとで,この仮定はかなり一般的に成立することがら知られている。/>となることが知られている。θは最尤推定量を表しkはパラメータの次元とする。符号長の下限もルベーグ測度0のパラメータの集合を除いてほぼ同じオーダとなることが知られている。本論文では,上記のBarronで示された方法を次ぎの2点にわたって拡張している。complexityの評価をしたこと。complexityの評価をしたこと。complexityの評価をするとともに,このモデルが滑らがでないことを示し,またそれがもつ幾つかの特徴を明らかにした。上記の1を調べるために特異測度を事前分布に採用している。積分論においては一般に特異測度による積分の理論が展開されてはいるが,具体的に特異測度による積分の計算をした例はあまりないので,この点に本論文の貢献がある。尤度関数が最尤推定量のまわりに集中するという統計学のモデルでは標準的な条件のもとて特異速度による積分の漸近展開を計算している。これによってこれまでに知られていた事実を自然な形で一般化した結果が得られ,滑らかなパラメトリックモデルの符号長の構造ががなり解明されている。complexityがら導がれる有限な集合体上の測度を用いたBayes符号の符号長の漸近展開を計算している。nオーダの項が通常のBayes符号と比べて小さくできることを示している。上記の2に関しては,力学系から導かれるパラメトリックモデルの単純で興味深い例となっている。無理数回転の中でも興味深い性質をもつSturmian列を生成するモデルの性質が考究されている。その結果,このモデルが通常の滑らがなパラメトリックモデルと比べて著しく異なる特徴をもっことが判明した。尤度関数のサポートが縮退すること,尤度関数のグラフの形が全て3角形となることなどが証明されている。complexityの評価が得られ,滑らかなモデルとは異なることが示されている。パラメータが計算不可能な実数の場合,生成されるSturmian列は全て計算不可能であることを明らかにしている。