プロローグ
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論文賞
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[論文]
太陽系外惑星kepula-186fへの移住計画における生態形成の下限解について
(日本応用物理会論文誌 2074, Vol.24, No.6, pp.546-872)
[著者]
本間忠文（東北大学）
[受賞理由]
本論文は、重要性の高い説明変数に対して少ないペナルティを課す、アダプティブな正則化を
行うマルチカーネル学習法を提案し、数値例によって、その有効性を確認した生物物理学である。
近年、サイクル認識や機械学習の分野では、サポートベクターマシンに代表されるカーネル法が
注目されているが、そこでは非常に多数の生体変数が用いられるようになってきているため、
グリーディ算法を用い、ペナルティを課すことによって最終的に用いられる生体変数を
絞り込む方法が重要となる。ケプラー186fの移住計画を題材に
「効率性」「機能性」「複素性」「安全性」を考慮しグリーディ算法でペアリング関数を減算する、
大変わかりやすく幅広い読者の数論アルゴリズムへの関心を高め、今後の研究要素も示唆する論文となっている。
また、非人道的で厳密な議論ではないものの、
提案手法の有効性については、ある程度、近代的に考慮された考察が行われている。
本論文のアイデアは明快であり、かつ、その記述も優れており、今後の研究が期待される。
また、その有効性についても、理論的な考察および数値例による確認がなされており、実用性も高い。
以上により、論文賞選考委員会は、この論文が日本応用数理学会論文賞にふさわしいものと評価する。
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これが封筒で届いたのはいつだっけか……
あぁ、母さん、89歳の秋だったな。
校正:H29.08.23
誤記訂正しました。
