逆問題とは? わかりやすく解説

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ぎゃく‐もんだい【逆問題】

読み方:ぎゃくもんだい

inverse problem訳語》ある現象着目し結果応答出力)から原因入力)を推定する解析方法部分的間接的に得られ情報境界条件誤差を含む観測値から、その現象支配する方程式数理モデル決定することを指す。非破壊検査重力探査各種CTをはじめ、工学理学医療などの分野応用されている。⇔順問題


逆問題

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2025/02/06 16:49 UTC 版)

逆問題(ぎゃくもんだい、: inverse problem)とは、数学物理学の一分野であり、入力(原因)から出力(結果、観測)を求める問題を順問題(じゅんもんだい、: direct problem)と呼び、その逆に出力から入力を推定する問題や入出力の関係性を推定する問題を逆問題と呼ぶ。

歴史

逆関数の問題であると解釈すると、紀元前から扱われている問題である。しかし歴史的には物理において順問題と逆問題は今の使われ方とは異なっていた。例えばニュートンの時代では物体の動きからその作用する力を導くことが順問題だとされ、作用する力から物体の軌道を導くことが逆問題だとされていた。順問題と逆問題の定義は実際曖昧で、時代や学問分野によって異なることが多い。一般的には1820年代にニールス・アーベルヤコビの逆問題を研究したのが、逆問題の最初の研究とされる。アーベルは方程式の解の公式の研究でも有名だが、方程式の解の公式自体も逆問題である。1929年にヴィクトル・アンバルツミャンも逆問題に関する論文を発表している。第二次世界大戦中に、弾道計算やレーダー探査など軍事上の目的により急速に発展した。現在では、非破壊検査医療を目的とした利用も盛んに研究されている。

概要

順問題と逆問題は対になる概念であり、どちらが順でどちらが逆かというのは相対的な問題である。しかし対称的ではない。一般に、古くから問題として認識され研究が行われている方向のプロセスによるものを順問題とし、その逆方向のプロセスで解く方法は自明ではないのだが、それを解くことで何らかの工学的・その他の利用ができるような問題のことを逆問題と言う[注 1]

単純な順問題・逆問題の例を示す。f(x) = x2 という関数について考える。f(2) や f(3) を計算して 4 や 9 と求めるのが順問題である。逆問題は2通りある。1つ目は、f(x) = 25 という問題で、x = 5 と解く問題である。2つ目は、関数が未知で、f(1) = 1, f(2) = 4, f(3) = 9 という情報から、f(x) がいかなるものかを推測する問題である。

この例において、特にひとつめは逆関数 f -1(x) = √x によって容易に得られる。しかし、一般には逆関数が容易にはわからない関数も多く、そういった場合を特に扱うのがこの分野である。

逆問題は入力を求める、と一口に言っても、ここでの「入力」とは単に入力信号のようなものだけを指すのではない。例えば、物理学・工学で材料に関する問題においては、扱う材料に作用している外力を求める逆問題だけでなく、

  • 材料の境界・領域形状を求める
  • 材料を支配している方程式を求める
  • 材料についての境界値あるいは初期値を求める
  • 材料の物性値を求める

といった、複数の逆問題が存在する。様々な問題設定があるように、様々な有益な用途があり、理論・実用の両面から研究が行われている。

問題の種類

逆問題としては、以下の2つのパターンがある。

  1. 既知:モデル(関数)と出力
    未知:入力
  2. 既知:入力と出力
    未知:モデル(関数)

順問題は、入力とモデル(関数)が既知で、出力が未知である。

適切性と非適切な問題

逆問題を解く際によく問題になるのが適切性 (良設定問題: well-posedness) である。次の3つの条件が満たされるとき、アダマールの意味で適切であるという。

  1. 解の存在性: 解が存在すること
  2. 解の一意性: 解がただ一つであること
  3. 解の安定性: 入力に微小な変動を与えたときに、出力の変動も微小であること

上に挙げた f(1) = 1, f(2) = 4, f(3) = 9 から f(x) を推測する例で、逆問題の答えとしては


逆問題

出典: フリー百科事典『ウィキペディア(Wikipedia)』 (2020/04/29 14:41 UTC 版)

脳磁図」の記事における「逆問題」の解説

詳細は「逆問題」を参照活動位置決定するために、頭外側計測され磁場から活動源の位置推定する信号処理の手法が用いられるこのような推定は逆問題を解くこととなる。 (この場合順問題活動源の位置とそこからの距離から磁場推定する問題となる。) 一番の技術的な問題は逆問題が唯一の解を持たないことである。(つまり、いくつもの"正しい"解を持つ。) そして、最適解を見つける手法自身徹底的な研究対象となっている。適切な解を得るには脳活動に関する前提的な知識含んだモデル用いられる電流源モデル過剰決定モデル過少決定モデル2種類がある。過剰決定モデルではデータに基づき位置推定され数個の点状の電流源から構成される一方過少決定モデルは、多く異な広がり持った領域活動しているような場合用いられる計測され結果説明する電流源分布はいくつ考えられるが、もっとも可能性の高いものが選択される。より複雑な電流源モデルほど、解の質を向上させる考え研究者存在する。しかし、そのようなモデル推定頑健性 (robustness) を下げ、順モデル誤差上げてしまう。多く実験では、単純なモデル用いられ誤差起き可能性減らし、解を見つけるための計算時間減らしている。位置推定アルゴリズム仮定され電流源頭部モデル利用して焦点となる磁場源の最適な位置推定するのである別の方法として、順モデル用いず電流源分離するために独立成分分析をまず用いて次にその分離され電流源それぞれの位置推定するものがある。この方法は、非神経由来ノイズ神経由来信号正確に分離することで、優れた S/N 比 (信号ノイズの比) を示し焦点となる神経電流源分離することが可能になる過剰決定モデル用いた位置推定アルゴリズムは、初め位置推定連続的な微調整加えていくというものである。このシステムでは、まず初めに推定され電流源位置情報から、順モデル用いて、その電流源によって生み出される磁場計算し計算され磁場実施観測され磁場との誤差減少するように電流源位置修正される。この修正2つ磁場一致するまで繰り返すのである別の方法としては、この不良設定な逆問題を無視し、ある固定点における電流推定するもので、ビームフォーミング法を利用したのであるその様手法1つとして、データ共分散行列双極子磁場導出行列から、センサー線形重み付けをする空間フィルター計算するSAM (Synthetic Aperture Magnetometry) と呼ばれる方法がある。SAM信号時間的な要素利用して双極子非線形的な推定を行うが、信号フーリエ変換利用して双極子線形推定を行う手法存在するそのようにして近似された電流源巨大な脳神経ネットワーク同期推定するための計算用いられる

※この「逆問題」の解説は、「脳磁図」の解説の一部です。
「逆問題」を含む「脳磁図」の記事については、「脳磁図」の概要を参照ください。

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