位相的データ解析研究部会
日本応用数理学会 位相的データ解析研究部会について
本研究部会は,位相的データ解析に関する最新の研究成果の発表の機会を提供し,相互の情報交換の機会を実現することで位相的データ解析および応用数理の発展を目指すものです.
パーシステントホモロジーやマッパーといった位相的データ解析の新しい概念がここ10数年理論から応用まで著しく発展しています.トポロジーとデータ科学の組み合わせはパーシステントホモロジーやマッパーに限らず将来的にも発展が期待される分野であり,この分野の日本での今後の発展のため本研究部会を設立を目指します.
位相的データ解析の理論,ソフトウェア,応用までの幅広い範囲を射程とし,先端的な理論研究から応用事例,解析ノウハウなどの情報交換を行うことで位相的データ解析の一層の発展を目標としています.
数学者に限らず,計算機科学や応用諸分野の研究者との交流の場を研究部会として構築し,理論,ソフトウェア,応用の相互のフィードバックを図ります.
日本応用数理学会の研究部会として,2021 年度から正式に活動を開始しました.
参考:JSIAM Online Magazine:研究部会だより 「位相的データ解析」研究部会について(大林一平著)
研究部会への新規参加方法
以下の必要事項を記載してメールで幹事 tda-kanji-ml <at> ml.jsiam.org 宛に申請してください。宛先の <at> はアットマーク @ に置き換えてください。
氏名
所属
登録メールアドレス
応用数理学会の会員資格の有無
Slack ワークスペースへの参加希望の有無
メールアドレスは研究部会メンバー用のメーリングリストに登録いたします。Slack はチャットツールです。Slack の位相的データ解析研究部会ワークスペースではメンバーと TDA に関する様々なコミュニケーションがとれますが、Slack ワークスペースへの参加は任意です。
※ 研究部会参加にあたって応用数理学会の会員である必要はありません。ただし、学会員資格がない方が当研究部会への新規参加を希望される場合には、学会員または部会メンバーからの紹介有無や参加目的確認のための追加の照会を行う場合があります。部会幹事からの照会には適切にご対応いただくよう予めお願いいたします。
各種情報
幹事
大林一平(岡山大学)
井元 佑介(京都大学)
ESCOLAR, Emerson Gaw(神戸大学)
平岡裕章(京都大学)
坂上貴之(京都大学)
宇田智紀(富山大学)