九州大学-研究者情報 [川野秀一 (教授) 数理学研究院解析部門]

川野秀一（かわのしゆういち）

データ更新日：2023.05.03

教授　／　数理学研究院解析部門

大学院(学府)担当

数理学府数理学専攻

マス・フォア・イノベーション連係学府

学部担当

理学部数学科数学

その他の教育研究施設名

数理・データサイエンス教育研究センター

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ホームページ

https://kyushu-u.pure.elsevier.com/ja/persons/shuichi-kawano
　研究者プロファイリングツール　九州大学Pure

https://sites.google.com/site/shuichikawanoja/
個人ホームページ .

https://sites.google.com/view/kawanolab
研究室ホームページ .

就職実績-他大学

就職実績有,
2009年4月 - 2010年3月日本学術振興会特別研究員 DC2
2010年4月 - 2011年3月日本学術振興会特別研究員 PD
2011年4月 - 2012年3月大阪府立大学学術研究院第２学群数学系助教
2012年4月 - 2014年9月大阪府立大学学術研究院第２学群数学系講師
2014年10月 - 2016年3月電気通信大学大学院情報システム学研究科社会知能情報学専攻准教授
2016年4月 - 2022年9月電気通信大学大学院情報理工学研究科情報・ネットワーク工学専攻准教授
2022年10月 - 2023年3月九州大学大学院数理学研究院数理科学部門教授
2023年4月 - 現在九州大学大学院数理学研究院解析部門教授

取得学位

博士（機能数理学）九州大学

学位取得区分(国外)

なし

専門分野

統計科学、データサイエンス、計算機統計

ORCID(Open Researcher and Contributor ID)

0000-0002-0804-0141

活動概要

計測技術や計算機環境が高度に発達した現代においては、さまざまな場所で大量かつ多様なデータが日々取得されています。私は、データから有用な情報・知識を獲得するべく、統計学的観点から新たなデータ解析技術の開発研究に取り組んでいます。具体的には、サンプルサイズに比して統計モデルに含まれるパラメータ数が多い、高次元小標本の状況に対し、スパース推定を援用した多変量解析手法の開発研究を行っています。また、統計モデルの事前情報を組み込んだベイジアンモデリング、パラメータの推定値を数値的に求めるための計算アルゴリズムについても研究を進めています。

九大関連コンテンツ

pure2017年10月2日から、「九州大学研究者情報」を補完するデータベースとして、Elsevier社の「Pure」による研究業績の公開を開始しました。

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QIR　九州大学学術情報リポジトリシステム情報科学研究院

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