青嶋 誠(アオシマ マコト)
- 所属
- 数理物質系
- 職名
- 教授
- ORCID
- 0000-0002-3791-7977
- URL
- eメール
- ;&48-.2&HWS2&9-Q98:0:'&Q&(Q/5^
- 研究室
- 青嶋研究室
- 研究分野
統計科学 数学基礎・応用数学 - 研究キーワード
統計科学 超高次元データ 大規模複雑データ 高次元統計解析 深層学習 次世代シーケンサデータ 高次元小標本 主成分分析 分類 漸近理論 - 研究課題
テンソル構造をもつ巨大データの統計的圧縮技術の開発 2022 -- 2024 青嶋 誠 日本学術振興会/挑戦的研究(萌芽) 大規模複雑データの理論と方法論の革新的展開 2020 -- 2024 青嶋 誠 日本学術振興会/基盤研究 (A) 44,460,000円 広汎な観測に対する因果性の導入とその最適統計推測論の革新 2018 -- 2022 日本学術振興会/基盤研究 (S) 非線形特徴量に基づく新たな高次元統計理論の開発とその応用 2022 -- 2026 日本学術振興会/基盤研究(C) 3元型時系列高次元小標本データの解析とその社会的応用 2020 -- 2022 日本学術振興会/基盤研究(C) 広義の非正則モデルにおけるベイズ的推測に関する研究 2019 -- 2023 日本学術振興会/基盤研究(C) 超高次元データによる個別化モデリングへの挑戦 2019 -- 2021 青嶋 誠 日本学術振興会/挑戦的研究(萌芽) 高次元データにおける高次漸近理論の開拓とその応用 2018 -- 2021 日本学術振興会/基盤研究(C) 高次計量による高次元小標本型ビックデータ解析とその社会的応用 2017 -- 2019 日本学術振興会/基盤研究(C) 大規模複雑データの理論と方法論の総合的研究 2015 -- 2019 青嶋 誠 日本学術振興会/基盤研究 (A) さらに表示... - 職歴
1992 -- 1994 東京理科大学助手 1994 -- 1999 東京学芸大学助教授 1999 -- 2006 筑波大学助教授 2007 -- (現在) 筑波大学 教授 - 学歴
-- 1986 東京理科大学 理学部 応用数学 -- 1992 東京理科大学 理学研究科 数学 - 取得学位
博士(理学) 東京理科大学 - 所属学協会
-- (現在) Institute of Mathematical Statistics -- (現在) International Statistical Institute -- (現在) 日本統計学会 -- (現在) 日本数学会 - 受賞
2024 2024年度統計関連学会連合大会 コンペティション講演優秀報告賞 2024 筑波大学学長表彰 2024 筑波大学校友会江崎賞 2023 Best Faculty Member Award (Research): 筑波大学 2023 筑波大学校友会江崎賞 2022 日本統計学会小川研究奨励賞 2022 Best Faculty Member Award (Research): 筑波大学 2021 日本計算機統計学会奨励賞 2021 応用統計学会奨励論文賞 2020 科学技術分野の文部科学大臣表彰 科学技術賞(研究部門) 2020 令和1年度筑波大学数理物質科学研究科研究科長賞 2020 令和1年度茗渓会賞 2019 Abraham Wald Prize in Sequential Analysis 2019 東京理科大学物理学園賞: 東京理科大学 2019 日本統計学会統計教育賞 2019 2019年度統計関連学会連合大会 コンペティションセッション優秀報告賞 2019 第13回日本統計学会春季集会 ポスターセッション優秀発表賞 2019 筑波大学校友会江崎賞 2018-02 Best Faculty Member Award (Research): 筑波大学 2018 数学・数理科学専攻若手研究者のための異分野・異業種研究交流会2018 ベストポスター発表賞 2018 Tsukuba Global Science Week 2018 Interdisciplinary Workshop on Science and Patents IWP Memorial Award 2018 第12回日本統計学会春季集会 ポスターセッション優秀発表賞 2017-09 平成29年度科研費審査委員表彰: 日本学術振興会 2017-07 日本統計学会賞 2017 数学・数理科学専攻若手研究者のための異分野・異業種研究交流会2017 ベストポスター発表賞 さらに表示... - 論文
- Automatic Sparse PCA for High-Dimensional Data
Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
Statistica Sinica, 2025 - Test for High-Dimensional Outliers with Principal Component Analysis
Nakayama Yugo; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
Japanese Journal of Statistics and Data Science/Epub, 2024 - High Dimensional Statistical Analysis and its Application to an ALMA Map of NGC 253
Takeuchi Tsutomu T.; Yata Kazuyoshi; Egashira Kento; A...
The Astrophysical Journal Supplement Series/271(2)/p.44, 2024 - Asymptotic Properties of Hierarchical Clustering in High-Dimensional Settings
Egashira Kento; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
Journal of Multivariate Analysis/199/p.105251, 2024 - 高次元現象の統計数理
青嶋 誠
日本数学会秋季総合分科会「総合講演・企画特別講演アブストラクト」/pp.51-61, 2022 - 階層的クラスタリングの高次元漸近的性質について
江頭健斗; 矢田 和善; 青嶋誠
数理解析研究所講究録/2221/pp.30-37, 2022-06 - Geometric classifiers for high-dimensional noisy data (Editor's invited paper)
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
Special Issue: 50th Anniversary Jubilee Edition, Journal of Multivariate Analysis/188(SI)/p.104850, 2022 - Clustering by principal component analysis with Gaussian kernel in high-dimension, low-sample-size settings
Nakayama Yugo; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
JOURNAL OF MULTIVARIATE ANALYSIS/185/p.104779, 2021-09 - Asymptotic properties of distance-weighted discrimination and its bias correction for high-dimension, low-sample-size data
Egashira Kento; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
JAPANESE JOURNAL OF STATISTICS AND DATA SCIENCE/4/pp.821-840, 2021-08 - 論説:高次元小標本における統計的仮説検定
青嶋 誠; 石井 晶; 矢田和善
数学/73/pp.360-379, 2021 - Hypothesis tests for high-dimensional covariance structures
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
Annals of the Institute of Statistical Mathematics/73/pp.599-622, 2021-06 - Hypothesis tests for high-dimensional covariance structures
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS/73/pp.599-622, 2021 - 単一強スパイク固有値モデルにおける高次元平均ベクトルの2標本検定
石井晶; 矢田和善; 青嶋誠
応用統計学/49/pp.109-125, 2020 - Geometric consistency of principal component scores for high-dimensional mixture models and its application,
Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
Scandinavian Journal of Statistics/47/pp.899-921, 2020 - Geometric consistency of principal component scores for high-dimensional mixture models and its application
Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
SCANDINAVIAN JOURNAL OF STATISTICS/47/pp.899-921, 2020 - Bias-corrected support vector machine with Gaussian kernel in high-dimension, low-sample-size settings
Nakayama Yugo; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS/72(5)/pp.1257-1286, 2020 - High-Dimensional Quadratic Classifiers in Non-sparse Settings
Aoshima Makoto; Yata Kazuyoshi
METHODOLOGY AND COMPUTING IN APPLIED PROBABILITY/21(3:::SI)/pp.663-682, 2019-09 - Inference on High-Dimensional Mean Vectors under the Strongly Spiked Eigenvalue Model
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
Japanese Journal of Statistics and Data Science/2(1)/pp.105-128, 2019-06 - Distance-based classifier by data transformation for high-dimension, strongly spiked eigenvalue models
Aoshima Makoto; Yata Kazuyoshi
ANNALS OF THE INSTITUTE OF STATISTICAL MATHEMATICS/71(3)/pp.473-503, 2019-06 - Equality tests of high-dimensional covariance matrices under the strongly spiked eigenvalue model
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
JOURNAL OF STATISTICAL PLANNING AND INFERENCE/202/pp.99-111, 2019-09 - A quadratic classifier for high-dimension, low-sample-size data under the strongly spiked eigenvalue model
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
Proceedings of the 14th Workshop on Stochastic Models, Statistics and their Application/pp.131-142, 2019-10 - 高次元におけるDistanceWeighted Discriminationについて
江頭健斗; 矢田和善; 青嶋誠
数理解析研究所講究録/(2157)/pp.1-10, 2020 - High-dimensional covariance matrix estimation under the SSE model
Konishi Keisuke; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
数理解析研究所講究録/(2157)/pp.11-20, 2020 - Tests for high-dimensional covariance structures under the non-strongly spiked eigenvalue model
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
数理解析研究所講究録/(2157)/pp.21-30, 2020 - 日本統計学会賞受賞者特別寄稿論文:高次元統計解析: 理論と方法論の新しい展開
青嶋 誠
日本統計学会誌/48(1)/pp.89-111, 2018-06 - さらに表示...
- Automatic Sparse PCA for High-Dimensional Data
- 著書
- 高次元の統計学
青嶋 誠; 矢田 和善
共立出版, 2019-04 - Book review of "Multistage Selection and Ranking Procedures : Second-Order Asymptotics, Mukhopadhyay and Solanky, Marcel Dekker, Inc.(1994)"
青嶋 誠
J. Japan Statist. Soc. J. Japan Statist. Soc., 1995-01 - 多変量解析
青嶋 誠
数理情報科学事典 数理情報科学事典 朝倉書店, 1995-01 - 電子情報通信基礎
青嶋 誠
知識ベース, 2010-01 - Multivariate Statistical Analysis in Honor of Professor Minoru Siotani, Vol. 3
Hayakawa; T.; Aoshima; M.; Shimizu; K.; +青嶋 誠
American Sciences Press, 1997-01 - Multivariate Statistical Analysis in Honor of Professor Minoru Siotani, Vol. 2
Hayakawa; T.; Aoshima; M.; Shimizu; K.; +青嶋 誠
American Sciences Press, 1996-01 - Multivariate Statistical Analysis in Honor of Professor Minoru Siotani, Vol. 1
Hayakawa; T.; Aoshima; M.; Shimizu; K.; +青嶋 誠
American Sciences Press, 1995-01 - Recent Advances in Statistical Inference- in Honor of Professor Masafumi Akahira
Aoshima M.
Taylor & Francis, 2010-01
- 高次元の統計学
- 会議発表等
- Asymptotic properties of kernel k-means for high dimensional data
EGASHIRA Kento; YATA Kazuyoshi; AOSHIMA Makoto
International Symposium on Recent Advances in Theories and Methodologies for Large Complex Data/2023-12-07 - Inference on high-dimensional mean vectors by the data transformation technique
YATA Kazuyoshi; AOSHIMA Makoto
IMS Asia Pacific Rim Meeting 2024/2024-01-07 - Asymptotic properties of kernel k-means under high dimensional settings
EGASHIRA Kento; YATA Kazuyoshi; AOSHIMA Makoto
IMS Asia Pacific Rim Meeting 2024/2024-01-07 - Quadratic classifiers for high-dimensional noisy data
ISHII Aki; YATA Kazuyoshi; AOSHIMA Makoto
The 6th International Conference on Econometrics and Statistics/2023-08-02 - Estimation of the strongly spiked eigenstructure in high-dimensional settings
矢田 和善; ISHII Aki; AOSHIMA Makoto
The 6th International Conference on Econometrics and Statistics/2023-08-01 - Asymptotic behaviors of k-means under high dimensional settings
EGASHIRA Kento; YATA Kazuyoshi; AOSHIMA Makoto
The 6th International Conference on Econometrics and Statistics/2023-08-01 - Non-Sparse Modeling for High-Dimensional Data (特別招待講演)
Aoshima Makoto
Statistische Woche 2023/2023-09-12 - 高次元現象の統計数理(企画特別講演)
青嶋 誠
日本数学会2022年度秋季総合分科会/2022-09-15 - 高次元小標本の統計学:非スパース性と巨大ノイズ(特別講演)
青嶋 誠
統計数理研究所リスク解析戦略研究センターシンポジウム/2021-09-02 - Estimation of eigenvectors for linear combinations of high-dimensional covariance matrices and its application
Yata Kazuyoshi; Ishii Aki; Aoshima Makoto
The 5th International Conference on Econometrics and Statistics/2022-06-05 - Asymptotic behaviors of hierarchical clustering under high dimensional settings
Egashira Kento; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
The 5th International Conference on Econometrics and Statistics/2022-06-04 - Test for outlier detection by high-dimensional PCA
Nakayama Yugo; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
The 5th International Conference on Econometrics and Statistics/2022-06-05 - Asymptotic properties of high-dimensional kernel PCA and its applications
Nakayama Yugo; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
International Symposium on New Developments of Theories and Methodologies for Large Complex Data/2021-11-06 - Sparse PCA for high-dimensional data based on the noise-reduction methodology and its application
Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
The 63rd ISI World Statistics Congress/2021-07-14 - Tests for covariance structures in high-dimensional data
Yata Kazuyoshi; Ishii Aki; Aoshima Makoto
The 4th International Conference on Econometrics and Statistics/2021-06-26 - Clustering by kernel PCA with Gaussian kernel and tuning for high-dimensional data
Nakayama Yugo; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
The 4th International Conference on Econometrics and Statistics/2021-06-26 - High-dimensional classifiers under the strongly spiked eigenvalue model
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
The 4th International Conference on Econometrics and Statistics/2021-06-25 - High-dimensional quadratic classifiers under the strongly spiked eigenvalue model
Ishii Aki; Yata Kazuyoshi; Aoshima Makoto
IISA 2021 Conference/2021-05-21 - 高次元スパースPCAの一致性とその応用
矢田 和善; 青嶋 誠
統計関連学会連合大会/2020-09-10--2020-09-10 - Tests of high-dimensional correlation matrices under the strongly spiked eigenvalue model
石井 晶; 矢田 和善; 青嶋 誠
統計関連学会連合大会/2020-09-10--2020-09-10 - 高次元データにおける距離加重判別分析の漸近的性質とバイアス補正
江頭 健斗; 矢田 和善; 青嶋 誠
統計関連学会連合大会/2020-09-11--2020-09-11 - 高次元小標本における異常値の検出
中山 優吾; 矢田 和善; 青嶋 誠
統計関連学会連合大会/2020-09-10--2020-09-10 - Clustering by kernel principal component analysis for high-dimensional data
中山 優吾; 矢田 和善; 青嶋 誠
日本数学会秋季総合分科会/2020-09-24--2020-09-24 - 高次元固有ベクトルの検定について
石井 晶; 矢田 和善; 青嶋 誠
日本数学会秋季総合分科会/2020-09-24--2020-09-24 - 高次元におけるカーネル主成分分析の漸近的性質と異常値の検出への応用
中山 優吾; 矢田 和善; 青嶋 誠
日本数学会年度年会/2021-03-16--2021-03-16 - さらに表示...
- Asymptotic properties of kernel k-means for high dimensional data
- 担当授業科目
2024-04 -- 2024-08 情報数学特別研究VA 筑波大学 2024-04 -- 2024-08 情報数学特別研究IIIA 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 情報数学特別研究IVB 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 情報数学特別研究IIA 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 情報数学特別研究IA 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 情報数学特別研究VA 筑波大学 2024-04 -- 2024-08 情報数学特別研究IIB 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 情報数学特別研究IVB 筑波大学 2024-04 -- 2024-08 数学セミナー 筑波大学 2024-10 -- 2025-02 数学セミナー 筑波大学 さらに表示... - 一般講演
- 筑波大学数理科学研究コアの活動と成果
青嶋 誠
経団連数理活用産学連携イニシアティブ「日本の数理科学拠点における活動紹介」/2022 - AIMaP協力拠点成果
青嶋 誠
文部科学省委託事業AIMaP公開シンポジウム「数学イノベーションは社会を変革できるか~AIMaP成果と今後の戦略的展開~」/2022 - 統計リテラシーのすすめ
青嶋 誠
茨城県立並木中等教育学校「数学特別講座」/2013-12-14 - 高次元小標本のデータ科学
青嶋 誠
筑波大学附属駒場高校「数学特別講座」/2012-12-11 - 高次元小標本の統計学
青嶋 誠
統計数理研究所共同研究集会「統計サマーセミナー2010」/2010-08-02
- 筑波大学数理科学研究コアの活動と成果
- 学協会等委員
2024 -- (現在) 統計数理研究所 運営会議 副会長 2023 -- (現在) 日本学術会議 連携会員, 数理科学委員会, 数学分科会, 数理統計学分科会 委員長 2023 -- (現在) 京都大学数理解析研究所 運営委員会委員 2023 -- (現在) 京都大学数理解析研究所 専門委員会委員 2022 -- (現在) Japanese Journal of Statistics and Data Science (JJSD) Advisory Board 2021 -- 2022 National Tsing Hua University, Taiwan R.O.C. Reviewer for the Chair Professorship 2020 -- 2023 日本学術会議 連携会員, 数学分科会, 数理統計学分科会 幹事 2020 -- (現在) 国立研究開発法人科学技術振興機構 (JST) 創発的研究支援事業 外部専門家 2018 -- 2019 International Conference on Econometrics and Statistics Scientific Committee 2017 -- (現在) 文部科学省委託事業「数学アドバンストイノベーションプラットフォーム」 拠点代表 さらに表示... - 学内管理運営業績
2017 -- (現在) 数理科学研究コア コア長 2020 -- 2022 つくば・地域連携推進室
(最終更新日: 2024-09-17)