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・数学/統計教育(13年目 @すうがくぶんか) ・データ分析者(12年目) ・大学院時代の専攻: 代数幾何学 ・統計検定1級(人文: 優秀者) 主に分析・生成AI開発と統計学関連の講義をしています。実際に分析をしながら、自分が面白い・役に立つと思ったことを中心に知識の普及活動をしています。

Tokyo
Joined February 2012
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KSE 2026のAI4Math sessionに論文が採択されました o(^ ^)o 「Leanで証明できた」と「元の文章と同じ内容を証明した」は別という話について。仮定を強めたり、結論の一部だけを証明している場合も。Stacks ProjectとMathlibを題材に、両者の対応を確認するための情報をどう記録するかを考えました!
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赤澤先生、今年二本目の論文!
K3 Categories and Mukai Homomorphisms for Debarre-Voisin Varieties Ryo Akazawa arxiv.org/abs/2611.04602 [𝚖𝚊𝚝𝚑.𝙰𝙶]
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今年も開催します o(^ ^)o 【統計・機械学習の数理 Advent Calendar 2026】 ぜひご参加ください!! adventar.org/calendars/12964
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統計的因果推論 第3回を受講しました🌟 ランダム化比較試験で、個体別の分散が等しい場合・異なる場合、それぞれが線形回帰のフレームワークでどうなるかを数理を基に考えました🎵 因果推論は、数式だけでない思考も多く、とても楽しいです🥰 #すうがくぶんか
統計的因果推論 第2回を受講しました🌟 等分散の場合、「母平均の差の検定」と「潜在効果モデルに線形回帰を使用した場合の回帰係数の仮説検定」の結果が同じになるをやりました🎵 証明の数理はお馴染みの手法でしたが、この結果は結構凄いと授業後にじわじわと感じてきました! #すうがくぶんか
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業務委託の仕事が、そろそろ一区切りつきそうです。データまわりでお困りの会社さんがあれば、お力になれたらと思っています。 実務にがっつり入るのは難しいですが、データエンジニアリングやアナリティクスエンジニアリングの領域で、アドバイザーとしてご相談に乗れます。お気軽にDMください!
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Stein 作用素を自然に誘導するスコアリングルールのクラスを構成しました. スコアマッチングやノイズ対照推定などが含まれます. さらに,Stein 作用素の幾何を用いて,推定量の漸近有効性を統一的に特徴づけました. 指導教員の矢野先生(統数研)との共同研究です. arxiv.org/abs/2610.29510
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arXivに論文をあげました。AIを本格的に導入して得られた結果です。現在の混沌とした状況の中、自分はどのような方向に進んでいくのか、どのような態度で望んでいくのかが鮮明に現れていると思います。とりわけ、AIをどのような経緯でどの程度使用したのか、既存の論文にはないほど具体的に書きました。arxiv.org/pdf/2610.27676
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すうがくぶんかの赤澤先生の論文が出てる!執筆お疲れさまです!!
Ambient Chow Rings of Debarre–Voisin Fourfolds and the Beauville–Voisin Conjecture Ryo Akazawa arxiv.org/abs/2610.23376 [𝚖𝚊𝚝𝚑.𝙰𝙶]
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今日は「統計検定1級模試(人文科学)」の最終回でした! 添削結果を踏まえつつ、単に問題を解説するだけでなく、どんなことを意識すると良いのか、最近の傾向など、色々と話しながら講義を進めました o(^ ^)o 引き続き応援しています!頑張っていきましょう!!#すうがくぶんか
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第4回ピンポイント解説シリーズ 【二次形式xᵀAxの基礎と応用 - 多変量正規分布の肩のヤツ】 は次の土日(10/24,25)に開講です! sugakubunka.com/group-course… ※好評につきピンポイント解説シリーズは隔月開講から毎月開講になりました.ありがとうございます!
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今日は「統計検定1級数理対策」の第7回でした! 一様最小分散不偏推定量周辺の知識の復習から入って、統計的仮説検定で重要になる検出力関数や Neyman-Pearson の補題の使い方・計算方法を学びました o(^ ^)o たまに実務の話も交えたりしました!最後まで楽しくやっていきます!! #すうがくぶんか
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今日は「実証ビジネス・エコノミクス【動学モデル・ゲーム理論編】」の第2回でした! Python言語を使いながら、自動車の買い替えモデルを実際にコーディングしてみました o(^ ^)o やっぱり動学モデルってかなり面白いですね!log-sum-exp や Kronecker 積も活躍する楽しい回でした!! #すうがくぶんか
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今日は「統計的因果推論 理論と実践」の第2回でした! やっぱり基礎が大切ということで、今日は母平均の差の検定と線形回帰モデルの関係について議論しました o(^ ^)o 少しずつ着実に、自信を持って因果推論できるように、頑張っていきましょう!! #すうがくぶんか
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数学は終わりだーって言うのは個人の自由かなとも思いつつ、実はまだぜんぜん終わっていないので、数学者の研究費も雇用も要らないよねと社会の皆様に間違って思われると本当に本当に困るんだよね……
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数学は終わらねぇ、また新しく始まるんだよ👊
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彼を含め多くの数学者はSNS上には現れません。ですが、私のまわりの数学者たちはそれぞれができることを続けています。今回の騒動の後、国内外から私のところにも問い合わせやセミナーの誘いがありました。「私たち」も「数学」も死んでいません。
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東大の權業さんは現在、OpenAIが公開したアバンダンス予想などに関する論文について、証明を検証しながら、その内容を解説する講義を行っているそうです。 講義の進捗や検証内容は以下のページで公開されています。 ms.u-tokyo.ac.jp/~gongyo/tea… (ご本人からの依頼に基づいてポストしています。)
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ZMCでは半年ほど前から、「普通の研究者(未公開モデルのような特別なモデルを操れる有利な立場にあるとは限らない大多数の研究者」が、AIを使ってどのような手順と方法と発想で研究を遂行することができるか、そのロールモデルを考えるために、実験的な共同研究の試みを続けて来ました。この論文はその最初の成果です。近日中に、この研究で使ったAIモデルやチャットのプロンプトなどを公開する予定です。
報告が遅れておりますが、先月ZMCでは次の論文を発表しました。AIを積極的に使って結果の大枠を得て、論文としては人間の手で構成からやり直すことで、理解しやすさとアカデミックな重点を明確化するという方法を取り入れてみました。論文としてはヘンゼルスキームの理論の基礎に関する内容で、学術的な意義も高いと思います。 arxiv.org/abs/2609.30851
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