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アイテム
パラメータ多様体の記述手法の提案とウイルスダイナミクスの解析への応用
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197635
https://ipsj.ixsq.nii.ac.jp/records/197635e35d37b6-85f6-4c58-bdb5-2cb7960cfeb0
| 名前 / ファイル | ライセンス | アクション |
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IPSJ-BIO19058036.pdf (958.7 kB)
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Copyright (c) 2019 by the Information Processing Society of Japan
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| オープンアクセス | ||
| Item type | SIG Technical Reports(1) | |||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 公開日 | 2019-06-10 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| タイトル | パラメータ多様体の記述手法の提案とウイルスダイナミクスの解析への応用 | |||||||||
| タイトル | ||||||||||
| 言語 | en | |||||||||
| タイトル | Description of the Parameter Manifold and Its Applications to Analysis of Virus Dynamics | |||||||||
| 言語 | ||||||||||
| 言語 | jpn | |||||||||
| 資源タイプ | ||||||||||
| 資源タイプ識別子 | http://purl.org/coar/resource_type/c_18gh | |||||||||
| 資源タイプ | technical report | |||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 神戸大学大学院システム情報学研究科 | ||||||||||
| 著者所属 | ||||||||||
| 神戸大学大学院システム情報学研究科／JSTさきがけ | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of System Informatics, Kobe University | ||||||||||
| 著者所属(英) | ||||||||||
| en | ||||||||||
| Graduate School of System Informatics, Kobe University / JST PRESTO | ||||||||||
| 著者名 |
小松, 瑞果
× 小松, 瑞果
× 谷口, 隆晴
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| 論文抄録 | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | 時系列データの背後にある系について，未知パラメータを含む状態空間モデルを用いて解析する場合，データを用いた未知パラメータの推定が問題となる．このような問題を扱うとき，モデルの同定可能性，すなわち，データから未知パラメータが一意に定まるかどうかを考慮する必要がある．特に，パラメータが一意に定まらない場合，何らかの手法によって得られたパラメータは，候補となるパラメータの集合の一部でしかないため，このような手法では，モデルとデータから定まる情報を見落とし得る．これに対し，本研究では，状態空間モデルと時系列データから定まる情報を，パラメータ多様体として一意に記述する手法を提案する．また，実際に，生体内におけるウイルスダイナミクスに関するモデルに，提案手法を適用し，既存のパラメータ推定手法では得られなかった，新たな知見が得られたことを示す． | |||||||||
| 論文抄録(英) | ||||||||||
| 内容記述タイプ | Other | |||||||||
| 内容記述 | To investigate a system that lies behind observed time series data using a state space model, which is supposed to describe the system, together with unknown parameters, the problem to tackle is the estimation of the parameters. For this kind of problems, it is necessary to care about the identifiability of a model, that is, whether its unknown parameters are uniquely determined from the data. Especially if they are not uniquely determined, a parameter vector which is obtained in some way is just a part of a set of possible parameter vectors, and hence, such typical approaches result in losing information that is determined from the data and the model. Against this, we propose a method to describe the information determined uniquely from a state space model and time series data as the parameter manifold, which is a manifold that consists of possible parameters. Besides, we apply the proposed method to a model that describes the dynamics of virus in vivo, and then, show that a new insight overlooked by conventional approaches is actually obtained by our method. | |||||||||
| 書誌レコードID | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | NCID | |||||||||
| 収録物識別子 | AA12055912 | |||||||||
| 書誌情報 |
研究報告バイオ情報学（BIO） 巻 2019-BIO-58, 号 36, p. 1-6, 発行日 2019-06-10 |
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| ISSN | ||||||||||
| 収録物識別子タイプ | ISSN | |||||||||
| 収録物識別子 | 2188-8590 | |||||||||
| Notice | ||||||||||
| SIG Technical Reports are nonrefereed and hence may later appear in any journals, conferences, symposia, etc. | ||||||||||
| 出版者 | ||||||||||
| 言語 | ja | |||||||||
| 出版者 | 情報処理学会 | |||||||||
