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最大エントロピー法講座
※注意：最大エントロピー法（MEM） は，与えられた不完全なデータ（観測データなど）から，事前情報（デフォルトモデルと呼ばれる）に基づいて，元の信号や形状などを再構成する方法である．2025年10月23日にPhysical Review Researchに発表された論文（DOI：https://doi.org/10.1103/bg58-lpt2）では，デフォルトモデルと実際の分布の差異がわずかであっても再構成が不可能になる具体例が示され，MEMの適用に注意が必要であることが指摘されている．以下は，この論文の発表以前に掲載された内容であることに注意されたい（2025.11.11.）．
最大エントロピー法（Maximum Entropy Method : MEM）やベイズ（Bayes）推定について，基本的な事項をまとめてある．「最大エントロピー法講座」と題して，筑波大学大学院時代に後輩を対象に行ったセミナーで用いたセミナーノートをそのままPDFファイルにした．
※ 手書きのノートをスキャンしただけのもので，悪筆のため大変読みにくくなっていることをお詫び致します．また，PDFファイルの容量が大変大きく，ダウンロードに時間がかかることをご了承下さい．
なお，参考文献は，必要な箇所でその都度掲載したが，詳細など，不明な点があれば，ご連絡頂きたい．
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