別所拓実のホームページ

名前：別所拓実

Name: Takumi Bessho

所属：某社　研究開発センター

分野：画像認識

興味・関心：広く深層学習、機械学習全般で、人間の脳機能を機械学習の研究を通してボトムアップ的に理解したい。人間の脳機能と深層学習の関係性を理解しつつ、その知見を活かして、より良い手法・モデルが開発したい。

モチベーション：もう少し世の中に役立つ研究がやりたいなということで企業で研究開発。

Research interest：Computer vision, deep learning, machine learning

今やっている内容は社外秘的な問題のためにあまり書けない問題。ざっくりいえば画像認識。まだ大したことは全然できてない。

大学院時代の後輩の研究に少し参加している分（これはOpenな情報なので書ける）

D. Nakamura, T. Bessho, and M. Sato, arXiv2205.15635.

"Bulk-boundary correspondence in point-gap topological phases"

平衡系では、バルクのトポロジカル数と表面のギャップレストポロジカル数の間にバルクエッジ対応が成り立つことが広く知られている。非エルミート系では、バルクのpoint-gapトポロジカル数と表面のpoint-gaplessトポロジカル数の間にバルクエッジ対応が成り立つことを示した。

論文とは少し違う、自分好みの表式で書くと、以下になる。

・式(1)が平衡系のバルクエッジ対応で、左辺がバルクのChern数、右辺が表面ギャップレスモードのトポロジカル数である。

・式(2)が非エルミート系のバルクエッジ対応で、左辺がバルクの３次元巻きつき数、右辺が表面point-gapless状態のトポロジカル数（エネルギー巻き付き数と等価）である。

右辺を見ると、(1)→(2)は１次元から２次元へヤコビアンの自然な拡張になっておりとても美しい関係性が見られる。