Takeru Matsuda

スライド・ポスター

国際学会・研究集会など

2024.1 T. Matsuda. Oscillator decomposition of time series data. Complex systems seminar, University of Sydney.
2024.1 T. Matsuda. Wasserstein--Cramer--Rao inequality and robustness. 6th IMS Asia Pacific Rim Meeting (ims-APRM 2024), Melbourne.
2023.7 T. Matsuda. Matrix estimation via singular value shrinkage. 9th International Forum in Statistics, Beijing.
2022.9 T. Matsuda, S. Baba and A. Kato. Data-driven decomposition of slow-to-fast earthquakes. International Joint Workshop on Slow Earthquakes 2022, Nara.
2022.6 T. Matsuda. Adapting to arbitrary quadratic loss via singular value shrinkage. EcoSta 2022, Kyoto.
2022.4 T. Matsuda. Oscillator decomposition of time series data. PennSIVE Seminar, University of Pennsylvania.
2022.4 T. Matsuda. Matrix estimation by singular value shrinkage. Conference on Advances in Bayesian and Frequentist Theory and Methods with a Celebration of Bill Strawderman's 80th Birthday, Rutgers University. (link)
2021.11 T. Matsuda. Estimation under matrix quadratic loss and matrix superharmonic priors. EAC-ISBA 2021, online.
2021.9 T. Matsuda. Oscillator decomposition of time series data. International Joint Workshop on Slow Earthquakes 2021, online.
2021.7 W. Xu and T. Matsuda. Interpretable Stein goodness-of-fit tests on Riemannian manifolds. 38th International Conference on Machine Learning (ICML 2021), online.
2021.7 S. Amari and T. Matsuda. Wasserstein statistics in one-dimensional location-scale models. 5th conference on Geometric Science of Information (GSI 2021), online.
2021.7 W. Xu and T. Matsuda. On Geometry of Stein Goodness-of-fit Testing. 5th conference on Geometric Science of Information (GSI 2021), online.
2021.6 T. Matsuda. Matrix superharmonic priors for Bayes estimation under matrix quadratic loss. World Meeting of the International Society for Bayesian Analysis (ISBA 2021), online.
2021.6 T. Matsuda. Estimation under matrix quadratic loss and matrix superharmonicity. EcoSta 2021, online.
2020.6 W. Xu and T. Matsuda. A Stein goodness-of-fit test for directional distributions. 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020), online.
2020.6 M. Uehara, T. Matsuda and J. K. Kim. Imputation estimators for unnormalized models with missing data. 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020), online.
2020.6 M. Uehara, T. Kanamori, T. Takenouchi and T. Matsuda. A unified estimation framework for unnormalized models with statistical efficiency. 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020), online.
2019.12 T. Matsuda. Estimation of ODE models with discretization error quantification. Oxford Numerical Analysis Seminar, Oxford.
2019.11 T. Matsuda. Estimation and selection of non-normalized models. Oxford Statistics Department Seminar, Oxford.
2019.9 T. Matsuda. Singular value shrinkage prior: a matrix version of Stein's prior. Stanford Statistics Department Seminar, Stanford.
2019.7 T. Matsuda and Y. Miyatake. Estimation of ODE models with quantifying discretization error. SciCADE 2019, Austria.
2019.7 T. Matsuda. Singular value shrinkage priors for Bayesian prediction. EAC-ISBA 2019, Kobe.
2019.6 T. Matsuda. Singular value shrinkage prior: a matrix version of Stein's prior. Symposium in Memory of Charles Stein, Singapore. (slide)
2019.4 T. Matsuda and A. Hyvarinen. Estimation of Non-Normalized Mixture Models. 22nd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2019), Okinawa. (poster)
2019.4 T. Matsuda. Singular value shrinkage priors and empirical Bayes matrix completion. New and Evolving Roles of Shrinkage in Large-Scale Prediction and Inference, Banff. (video)
2019.2 T. Matsuda. Oscillator decomposition of time series data. ICMMA 2018, Tokyo.
2018.10 T. Matsuda, F. Homae, H. Watanabe, G. Taga and F. Komaki. Statistical verification of the common oscillatory behaviors in oxy-Hb and deoxy-Hb time series. fNIRS 2018, Tokyo.
2018.6 T. Matsuda. Minimax adaptive reduced-rank regression. 5th IMS Asia Pacific Rim Meeting (ims-APRM 2018), Singapore.
2016.12 T. Matsuda and F. Komaki. Improvement of singular value shrinkage priors and block-wise Stein priors. 9th International Conference of the ERCIM WG on Computational and Methodological Statistics (CMStatistics 2016), Seville.
2016.6 T. Matsuda and F. Komaki. Decomposing time series into oscillation components with random frequency modulation. 4th IMS Asia Pacific Rim Meeting (ims-APRM 2016), Hong Kong.
2015.6 T. Matsuda and F. Komaki. Singular value shrinkage priors for Bayesian prediction. 11th International Workshop on Objective Bayes Methodology (O-Bayes15), Valencia.
2014.7 T. Matsuda and F. Komaki. Singular value shrinkage priors for Bayesian prediction. 3rd IMS Asia Pacific Rim Meeting (ims-APRM 2014), Taipei.

国内学会・研究集会など

2024.1 高島和樹, 松田孟留, 山下歩, 澤山正貴, 澁澤柊花, 天野薫. 振動子分解法による多チャンネル脳波からのアルファ波分解. 日本視覚学会 2024年冬季大会.
2023.12 松田孟留. 作用素スケーリングと量子情報幾何. ミニワークショップ「統計多様体の幾何学とその周辺」.
2023.11 松田孟留. ロジスティック回帰における共変量測定誤差をもつデータの統合. 慶應義塾大学計量経済学ワークショップ.
2023.10 松田孟留. 最適輸送と情報幾何. IBIS2023.
2023.10 松田孟留. 修正赤池情報量規準の非許容性. 広島大学数理統計セミナー.
2023.9 松田孟留. 最適輸送と情報幾何. 2023年度統計関連学会連合大会.
2023.8 松田孟留. データを読み解く統計モデリング. 高校生のための東京大学オープンキャンパス2023.
2023.3 松田孟留. 行列の縮小推定. 日本数学会2023年度年会.
2023.3 李笑, 松田孟留, 駒木文保. Empirical Bayes Poisson matrix completion. 2022年度日本統計学会春季集会.
2023.1 松田孟留. 行列のベイズ縮小推定. 科研費シンポジウム「ベイズ統計学の最近の展開」.
2022.10 松田孟留. 行列の縮小推定. 確率・統計・行列ワークショップ松本2022.
2022.10 宮武勇登, 松田孟留. 離散化に由来する不確実性定量化の近年の動向 . RIMS研究集会「数値解析が拓く次世代情報社会～エッジから富岳まで～」.
2022.9 松田孟留. Discussion on Akaike memorial lecture by Prof. Aapo Hyvarinen. 2022年度統計関連学会連合大会.
2022.9 城田慎一郎, 松田孟留. 脳波時系列データにおける状態空間モデルのベイズ推定. 2022年度統計関連学会連合大会.
2022.7 松田孟留. 行列の縮小推定. 九州大学統計科学セミナー.
2022.3 郡山拓也, 松田孟留, 駒木文保. イーエンス・ピットマン分割のパラメータ推定の漸近理論. 2021年度日本統計学会春季集会.
2021.10 松田孟留. データ駆動型研究のためのモデリング・アルゴリズム・数理. CBI学会2021年大会.
2021.10 松田孟留. 行列の縮小推定と優調和性. 東京大学応用統計ワークショップ.
2021.9 松田孟留. 競技かるたの決まり字に関する統計的解析. 2021年度統計関連学会連合大会（応用統計学会優秀論文賞受賞講演）. スライド
2021.9 伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登. シンプレクティックアジョイント法に基づく高精度不確実性定量化法. 2021年度統計関連学会連合大会.
2021.9 松田孟留, 宮武勇登. 一般化近単調回帰と常微分方程式の数値計算の誤差推定. 日本応用数理学会2021年度年会.
2020.9 松田孟留, William Strawderman. Matrix superharmonic priors for Bayes estimation under matrix quadratic loss. 2020年度統計関連学会連合大会.
2020.9 伊藤伸一, 松田孟留, 宮武勇登. Second-order adjoint方程式に基づくヘッセ行列の計算について. 日本応用数理学会2020年度年会.
2020.9 松田孟留, 相馬輔. 作用素スケーリングの情報幾何. 日本応用数理学会2020年度年会.
2020.7 松田孟留. Extracting non-sinusoidal oscillators from neural time series data. 第43回日本神経科学大会.
2019.11 松田孟留, 宮武勇登. 離散化誤差を考慮した常微分方程式モデルのパラメータ推定. RIMS研究集会「諸科学分野を結ぶ基礎学問としての数値解析学」.
2019.10 松田孟留. Oscillator decomposition of time series data. 理研CBSワークショップ「脳・心・機械の理論に向けて」.
2019.9 松田孟留, Aapo Hyvarinen. Estimation of non-normalized mixture models. 2019年度統計関連学会連合大会.
2019.7 松田孟留. 脳神経データの振動子分解. 生理研研究会「脳神経ダイナミクスの可視化と制御」.
2019.7 松田孟留. 離散化誤差を考慮した常微分方程式モデルのパラメータ推定. 東京大学数値解析セミナー.
2019.6 松田孟留. 特異値縮小型事前分布と経験ベイズ行列補完. 大阪大学データ科学特別セミナー.
2019.3 松田孟留. 時系列データに潜む振動現象の統計解析. 京都大学MACSセミナー.
2018.12 松田孟留. 欠測メカニズムを考慮した経験ベイズ行列補完. 慶應義塾大学計量経済学ワークショップ.
2018.11 松田孟留. 条件つきHolevo相互情報量を用いたミニマックス量子推定. QIT39.
2018.11 松田孟留, 宮武勇登. 常微分方程式の初期値推定における離散化誤差に由来するバイアスの軽減に向けて. RIMS研究集会「次世代の科学技術を支える数値解析学の基盤整備と応用展開」.
2018.9 松田孟留. Information criteria for nonnormalized models. 2018年度統計関連学会連合大会（Wakimoto memorial session）.
2018.9 松田孟留, 宮武勇登. 離散化誤差を考慮した常微分方程式の初期値推定. 日本応用数理学会2018年度年会.
2018.7 松田孟留. 状態空間モデルを用いた時系列データの振動子分解. ODE-JP 2018.
2017.11 松田孟留, 駒木文保. 経験ベイズ法による行列・テンソル補完. IBIS2017.
2017.10 松田孟留. 特異値縮小型事前分布の理論と行列補完への応用. 滋賀大学データサイエンスセミナー.
2017.9 松田孟留, 駒木文保. 経験ベイズ法による行列補完. 2017年度統計関連学会連合大会.
2017.6 松田孟留. 決まり字の統計解析. 2017年度全日本かるた協会総会.
2016.11 松田孟留, 駒木文保. 時系列データの周期成分分解と位相推定. IBIS2016.
2016.9 松田孟留, 駒木文保. 多変量時系列の周期成分分解と位相推定. 2016年度統計関連学会連合大会.
2016.9 松田孟留, William E. Strawderman. 予測分布のPitman closeness. 2016年度統計関連学会連合大会.
2016.2 松田孟留, 駒木文保. 状態空間モデルを用いた時系列の周期成分分解と位相推定. 科研費シンポジウム「統計学と機械学習における数理とモデリング」.
2015.9 古山貴之, 松田孟留, 駒木文保. 潜在情報事前分布を用いた量子状態のベイズ推定. 2015年度統計関連学会連合大会.
2015.9 松田孟留, 駒木文保. 状態空間モデルを用いた神経電位の位相推定. 2015年度統計関連学会連合大会.
2015.3 奥戸道子, 松田孟留, 駒木文保. 機能的核磁気共鳴画像の独立成分の類似度の検定について. 2014年度日本統計学会春季集会.
2014.9 松田孟留, 駒木文保. 特異値縮小型のベイズ予測. 2014年度統計関連学会連合大会.
2014.8 松田孟留. 競技かるたの決まり字に関する統計的解析. 統計サマーセミナー2014.
2013.9 松田孟留, 北城圭一, 山口陽子, 駒木文保. 脳波を用いた知覚交替の点過程モデリング. 2013年度統計関連学会連合大会.
2012.3 竹内琢磨, 橋本竜太, 相浦大司, 殷信, 加藤拓哉, 塚本和磨, 松田孟留．5×5×5ルービックキューブソルバ，およびGAPをサブプログラムとしたその解法. Risa/Asir Conference 2012.
2012.3 松田孟留, 松尾宇泰. 常微分方程式に対する新しい保存解法の提案. 日本応用数理学会研究部会2012年合同研究集会.