Dynamic β-Maxentによる生物多様性予測とそのアプリケーション実装

時系列データを考慮したDynamic Maxentの開発のための基盤アルゴリズムの開発を行った．具体的にはMaxentで問題となる計算時間の短縮と，バックグラウンドデータの環境変数に対するノイズにロバストな推定手法を，Poisson point processの強度関数の幾何平均に基づくdivergenceから導出し，統計解析ソフトRで実装した．また生物多様性解析の網羅的なサーベイを行うとともに，最近の動向をJJSDの国際雑誌の特集号でまとめた．また今後の生物多様性解析の展望論文の執筆も行った．またDynamic Maxentの開発においては，University of Central FloridaのHuang教授と直接議論し，Gaussian processを使う基本的なアイディアを得た．

時系列データを考慮したDynamic Maxentの開発のための基盤アルゴリズムの開発を行った．具体的にはMaxentで問題となる計算時間の短縮と，バックグラウンドデータの環境変数に対するノイズにロバストな推定手法を，Poisson point processの強度関数の幾何平均に基づくdivergenceから導出し，統計解析ソフトRで実装した．また生物多様性解析の網羅的なサーベイを行うとともに，最近の動向をJJSDの国際雑誌の特集号でまとめた．また今後の生物多様性解析の展望論文の執筆も行った．またDynamic Maxentの開発においては，University of Central FloridaのHuang教授と直接議論し，Gaussian processを使う基本的なアイディアを得た．