略歴:
1997年 3月 京都大学理学部理学科卒業
1999年 3月 京都大学大学院理学研究科数学・数理解析専攻
数理解析系博士前期課程修了
1999年 4月 日本学術振興会特別研究員DC1
2000年 3月 京都大学大学院理学研究科数学・数理解析専攻数理解析系
博士後期課程修了
2000年 4月 京都大学数理解析研究所 助手
2003年 4月 名古屋大学大学院多元数理科学研究科 助教授
2007年 4月 名古屋大学大学院多元数理科学研究科 准教授
2008年10月 京都大学大学院理学研究科 准教授
2016年 4月 大阪大学大学院理学研究科 教授
2021年 4月 - 現在 京都大学大学院理学研究科 教授
代数多様体とは、大雑把に言うと、有限個の多項式の共通零点集合のことです。高校の教科書に出てくる円、楕円、放物線などは代数多様体です。もっと簡単な平面上の直線も代数多様体です。高校では主にxy平面上で幾何学図形を考えます。これは二次元の空間内で一次元の代数多様体を考えることに対応します。xyz空間の中の球面も代数多様体です。これは三次元空間内の二次元の代数多様体です。このように代数多様体は素朴な幾何学的対象です。ここで変数の数を増やしてみましょう。幾何学的には高次元の空間を考えることになります。高次元の空間内で複数の代数多様体の交わりを考えます。私たちはこのような幾何学図形を日々研究しています。日本人フィールズ賞受賞者3名の仕事も高次元代数多様体に関するものです。残念ながら高次元の代数多様体は絵に描くことができません。そこで私たちは抽象的な数学理論を展開します。高次元代数多様体論の究極目標の一つは双有理分類という大雑把な分類を完成させることです。現在の標準理論は、森重文によって1980年代に創められた森理論や極小モデル理論と呼ばれるものです。私は小平の消滅定理と呼ばれるコホモロジーの消滅定理の一般化を確立し、広中の特異点解消と小平消滅定理の一般化を駆使して森理論の適用範囲を究極的に拡張するという仕事をしました。ホッジ理論的な観点からは理論の混合化を実行したことになります。これにより、従来不可能であったぐちゃぐちゃに潰れた高次元代数多様体の研究も可能になり、代数多様体の退化や特異点の研究などに応用されています。このような基礎研究が実社会で応用される日が来ることを夢見ています。
*動画で記念講演をご覧いただけます。
高次元代数多様体の双有理分類目指して
図1 研究室
代数多様体とは、大雑把に言うと、有限個の多項式の共通零点集合のことです。高校の教科書に出てくる円、楕円、放物線などは代数多様体です。円は xy 平面上で x2 + y2 - 1 = 0 と表せます。 x2 - y = 0 を満たす点 (x,y) を平面上にかくと、高校の教科書で見慣れた放物線が現れます。これらは2次元の空間内で1次元の代数多様体を考えていることになります。 x3 - y2 = 0 を xy 平面上に書くと、原点のところで尖った図が出てきます。これも代数多様体です。平面上の直線 x + y + 1 = 0 も1次元代数多様体の例です。中学で連立一次方程式を学びます。例えば
のようなものです。これは鶴が1羽で亀が5匹の場合の鶴亀算を中学生風に書いたものです。幾何学的には2本の直線の交点を求めることに対応します。点は0次元の代数多様体です。ここで変数の数を増やしてみましょう。幾何学的には高次元の空間を考えることになります。 xyz 空間内で x2 + y2 + z2 - 1 = 0 を考えると球面がでてきます。この例は3次元空間内の2次元の代数多様体です。 xyz 空間内で
のようなものを考えてみましょう。これは球面を平面で切ったものになり、円がでてきます。変数をどんどん増やすともっと高次元の幾何学図形を考えることになります。もちろん絵には描けなくなりますが、頭の中で図形を想像してみてください。連立一次方程式で変数の数を増やしたものは、大学一年生の線形代数学の講義で詳しく扱われます。線形代数学は経済学や機械学習でも日常的に使われており、さまざまな学問の基礎になっています。高次元の代数多様体は上で述べたように素朴な幾何学的対象ですが、残念ながら絵に描いたりすることはできません。そこで我々は抽象的な数学理論を駆使し、代数多様体の形を理解するために研究を続けております。高次元代数多様体論の究極目標の一つは双有理分類という大雑把な分類を完成させることです。
代数幾何学の歴史は古いです。デカルトの方法序説(17世紀です!)にはじまると言われることもあります。19世紀にはリーマンによるリーマン面の理論、19世紀から20世紀にかけてはイタリア学派による代数曲面論があります。これら古典的な仕事はとても価値のあるものでしたが、直感に頼る部分もあり、現代の視点からは不十分な研究でした。20世紀半ばにはグロタンディークによる代数幾何学の基礎の刷新が実行され、代数幾何学はとても抽象的な理論になってしまいました。その一方で、小平邦彦による複素解析曲面論、1960年代には広中平祐による特異点解消定理、1970年代には飯高茂による飯高プログラム、1980年代には森理論と代数多様体の双有理分類に関する重要な仕事が続きます。21世紀に入ってからの発展も凄まじい状態です。ちなみに、小平、広中、森の3名は数学の最高の賞であるフィールズ賞を受賞しています。代数多様体の研究は日本のお家芸の一つでありました。
すでに述べましたが、代数多様体論の究極目標の一つは、代数多様体を双有理的に分類することです。代数多様体 X と代数多様体 X' が双有理同値であるとは、X と X' は大体のところで同じものであり、端っこの方だけで異なるという感じです。一般に代数多様体 X が与えられると、X には特異点と呼ばれる潰れた点や重なった点が現れます。前に説明した x3 - y2 = 0 の原点は特異点です。広中の特異点解消定理によると、X に有限回爆発と呼ばれる操作を施すと X と双有理同値な代数多様体 X'で特異点のない物を作ることができます。特異点のない代数多様体を非特異代数多様体と呼びます。非特異代数多様体はつるつるすべすべな感じです。非特異な代数多様体 X が与えられると、有限回のフリップと因子収縮と呼ばれる操作の後、森ファイバー空間か極小モデルになると予想されています。この部分は極小モデル理論や森理論と呼ばれ、多くの場合に予想は解決されていますが、まだまだ未解決の部分も多い話です。爆発、フリップ、因子収縮は双有理同値を引き起こすことに注意してください。広中の特異点解消定理は、代数多様体のぐちゃぐちゃに潰れたり重なった部分を爆発することにより、図形を膨らませるイメージです。有限回の爆発のあと、どんな代数多様体もつるつるすべすべの非特異と呼ばれる状態になります。非特異な代数多様体には森理論を適用し、不必要に膨らんだ部分を潰していきます。まだ完全には解決していませんが、有限回の操作の後、不必要な膨らみがなくなった森ファイバー空間か極小モデルに到達すると考えられています。森ファイバー空間と極小モデルは比較的良い性質を持った代数多様体なので、上の予想が解決できれば、代数多様体の双有理分類の研究はこのような良い性質を持った幾何学図形の研究に帰着できるわけです。高次元代数多様体論ではいろいろな研究がなされていますが、森理論や極小モデル理論と呼ばれる理論を完成させることが一つの目標になっています。
図2 爆発による特異点解消のイメージ
図3 フリップと因子収縮のイメージ
だんだんと数学の話が難しくなってきたので、ここでちょっと話をかえます。数学者は一体全体日々どんな感じで研究しているのだろうか?と疑問に思わないでしょうか。1ページ目の写真は私の研究室です。数学教室では准教授以上は個室が与えられております。教授を頂点とした「藤野研究室」というようなグループは存在しません。私は何度か大学を移っていますが、研究室の本棚の本を段ボールにつめて送るだけです。研究室の立ち上げや実験設備の整備などは必要ありません。数学者のオフィスには大抵黒板があります。本棚には大量の書籍が積んであります。もちろん全部読んだわけではありませんが、数学の研究では大量に文献を読む必要があります。パソコンは論文執筆やメールのやり取り、ネットでの情報収集に使いますが、私はそれ以上のことには使いません。私の場合はオフィスで研究が進むことは皆無で、通勤電車の中や歩いているとき、あるいは自宅でごろごろしているときなどにうまいアイデアが浮かぶことが多いです。大学数学科の日常を知るには絹田村子さんの『数字であそぼ』なる漫画がお勧めです。
今回の受賞理由である小平消滅定理の一般化について述べたいと思います。小平の消滅定理の一般化は色々と考えられてきましたが、高次元代数多様体論の観点からは、以下の定理が究極形の一つだと思います。
定理.( X, Δ ) を単純正規交叉対とし、f: X →Y を固有射とする。 Δ の係数は 0 以上1 以下とする。 L を X 上のカルティエ因子とし、L - (KX + Δ) を f-半豊富と仮定する。
このとき
今回の受賞理由である小平消滅定理の一般化について述べたいと思います。小平の消滅定理の一般化は色々と考えられてきましたが、高次元代数多様体論の観点からは、以下の定理が究極形の一つだと思います。
上の定理を理解するためには、残念ながらとてもたくさんの準備が必要です。この定理を使うことにより、極小モデル理論の適用範囲を究極的に拡張することができます。従来の極小モデル理論は穏やかな特異点しか持たない代数多様体にのみ適用可能でした。上の定理を使うと、ぐちゃぐちゃに潰れた代数多様体も扱うことが可能になります。もう少し専門的に述べると、ホッジ構造的には、従来の枠組みは『純』な理論であり、今回『混合』化に成功したことになります。さらに最近は上の定理を複素解析的な設定にまで拡張することに成功しました。その結果、極小モデル理論の適用範囲を代数多様体の世界から複素解析空間の世界に広げることも可能になっています。ぐちゃぐちゃに潰れた代数多様体を扱えるようになった副産物として、以下の決定的な結果も得ました。
定理.安定多様体のモジュライ空間は射影的である。
安定多様体のモジュライ空間はコンパクトな代数空間であることが知られていましたが、上の定理でモジュライ空間は射影代数多様体であることが示され、安定多様体のモジュライ空間を構成するという長年のプロジェクトは一段落ついたことになります。
最後に
さっぱり分からない話をしてしまったかもしれません。数学に興味のある人は、ぜひ大学の数学科に来てください!
4年に一度40歳以下の数学者(2名以上4名以下)に与えられる賞です。ノーベル賞には数学部門がないので、フィールズ賞が数学の世界では最高の賞と考えられてきました。最近は色々な国際的な賞が増えていますが、現在でもフィールズ賞は数学の最高の賞です。日本人はこれまで3名が受賞しています。
ある種の条件が満たされるとコンパクト複素多様体上の層係数コホモロジーが消えると主張する定理です。小平邦彦先生はこれらの業績で1954年に日本人初のフィールズ賞受賞者になっています。小平の消滅定理とその一般化は高次元代数多様体論の基本的道具の一つです。
一般の代数多様体は、部分的に潰れていたりぐちゃぐちゃに重なったりしています。広中の特異点解消定理は、どんな代数多様体も爆発という操作を有限回繰り返すと、必ず非特異と呼ばれるツルツルすべすべの状態にできると主張しています。広中平祐先生はこのお仕事で1970年に日本人二人目のフィールズ賞受賞者になっています。広中の特異点解消定理を証明した論文は200ページを超える長大なものであり、広中の電話帳と呼ばれていたそうです。
1980年あたりの森重文の驚異的なアイデアから始まった一連の研究を森理論と呼びます。森はハーツホーン予想と呼ばれる予想を解決し、そのアイデアから端射線の理論を創り、3次元で極小モデルが存在することを証明しました。森重文先生はこの一連のお仕事で1990年に日本人3人目のフィールズ賞受賞者になっています。現在は端射線を使った高次元代数多様体の双有理分類理論を極小モデル理論と呼ぶことが多いです。
非特異射影多様体のコホモロジーにはホッジ構造と呼ばれる構造が入ります。これは純ホッジ構造と呼ばれるものになっています。一般の代数多様体のコホモロジーには純ホッジ構造は入らないのですが、混合ホッジ構造と呼ばれる純ホッジ構造を拡張したものが入ります。
Q&A
記念講演の際にいただきました質問に対して、藤野先生にご回答いただきました。
<原理に関して>
多視点ステレオを使うメリットがわからないです。照度差だけでほぼ分かるのではないですか?
組み合わせる事でよりリアルに3D再現できる…というお話があったと思いますが、微細な部分が異なる多視点ステレオと照度差ステレオのモデルを組み合わせて1つにする時、各部分にどちらを用いるかはどの様に決めるのでしょうか?
多視点ステレオ法と多照明ステレオ法では、得られる法線ベクトルの様な情報量にどれくらいの差があるのでしょうか? また、法線ベクトルから立体の形を作る際、そこには瞬間から全体を推測するための微分方程式や正法波の合成、分解等に使われるフーリエ変換等も使われているのでしょうか? もし、使われているなら、それがどの様なものなのかを知りたいです。(ただし、私は数Ⅲまでしか勉強していないので、上記にしるした2つの分野は深くは知らないので、補足等もくださるとありがたいです)
どうして法線の候補がそんなにたくさん存在するのですか?
法線の候補や質感の候補は人間が与えなければならないのですか?
初歩的な質問ですが、資料 図3のように反射率の違いが色に表れるのはなぜですか?
多波長と言うと、色などは分かりそうな気がするのですが、なぜ、深度が分かるのですか? まったく同じでなくても似たようなものであれば、学習から推定できるのですか?
照度差ステレオ法の改善として、事前知識データを入れるとおっしゃっていたと思うのですが、どうやってその知識を入れるのか教えていただきたいです。
素朴な質問になりますが、陰影パターン → 法線マップの深層学習は、どのようなやり方で行われているのでしょうか? 何かしらそれに名前がついていたら教えて欲しいです。
データ駆動型照度差ステレオで使用した深層学習では、どの程度の誤差までなら許容されるのですか?
照度差ステレオでは、無地の球体の形状推定が最も難しいのでは? また、必ず誤差は存在するのではないですか?
隣接した別の物体を、別々の物体として読み込みことは可能ですか?(机の上に置いたコップなど)
グルっとZ軸に一回転させて立体の形を確定させていましたが、これをX軸、Y軸で行った場合、その立体はどの程度正しく読まれるようになるのでしょうか?
<適用可能な対象について>
光というものは恐らく私たちが認識できるもので一番速いものだと思うのですが、その技術を星の表面の状態を知るために使えるのでしょうか? データ駆動型照度差ステレオ法を用いれば地球から遠く離れた惑星の地形なども分かるようになるのでしょうか?
光を発する物体に対してもデータ駆動型照度差ステレオ法によって形状を確定し、「見える」化できるのでしょうか?
データ駆動型アプローチでは質感でごつごつ感などを再現できるとおっしゃっていましたが、どの物質かという特定は可能なのでしょうか?
物体が三次元ディジタル複製でここまでリアルにできるのに非常に驚いたのですが、逆に三次元ディジタルデータで表現される質感・形状から、現実世界の材質や形状を推定し、復元するようなことも将来的には可能なのでしょうか?
ソナーのようなものは使うことはできないのでしょうか? 粉末を塗布して形状を決めるのは?
物体に関する様々な情報によって、中身を見ることなく内部構造を再現することは可能なのでしょうか?
応用方法として、透過光を用いたより正確な人体内状況の把握を考え付きましたが、先生はこの技術についてどのような応用方法をお考えでしょうか?
食べ物の香りや川の流れる音なども、写真から読み取って再現することは可能でしょうか?
<実際の作業・計算時間・機器等について>
先生のデータ駆動型アプローチでは、今回示していただいたような形状ですと、先生の研究室の環境でどれくらいの時間で複製できるのでしょうか?
三次元復元するのに写真は何枚くらい撮影しますか?
三次元形状を推測するのに写真の画質・新しさなどは関わってきますでしょうか?
照度差ステレオで使う写真を撮る際、その写真がぶれて綺麗に撮影できなかった場合、もう一度撮り直しという状況になることはありますか?
機材の簡素化が課題とありましたが、一家に一台おけるようになるビジョンはありますか? 複雑すぎて不可能ということはないですか?
「従来の方法」と「新しい方法」での性能差はよく分かりました。しかし新しい方法は多視点+照度差なので従来より遥かに長い計算時間を要するように感じたのですが、何倍くらいの時間がかかるのですか?
照度差ステレオ法における3Dモデルの作成では、異なる光源下で撮影された画像が必要になるとのことですが、どれほどの大きさのものまで3Dモデルにすることができるのでしょうか?(人工の光源では照らせないほどの大きさなど)
将来的には実在の建造物を撮影し、入力することでよりリアルなCGを作成し、それらを組み合わせて観光のためのヴァーチャル・リアリティを作るようになるかもしれないと思っているのですが、例えば、東京タワーやエッフェル塔などの巨大な建造物を撮影し、コンピュータに計算させるとなると、どのくらいの時間がかかると思いますか?
これほど高度な三次元ディジタル複製だと、多大なデータ容量がコンピュータに必要になってしまうと思うのですが、どうすればクオリティはそのままでデータを収縮することができるのでしょうか? もし、データ容量がそこまで必要ないならば、どのように設定しているのか教えてください。
<応用について>
現実感のあるディジタル複製は、私達の生活の中でどのように活かすことができますか?
ディジタルデータなどを利用し、私生活で活用する場面で、映画の3D制作なども応用できないかと思いました。応用はできますか? また、できるならどのような感じですか? 3D映画は3DXメガネなど必要なくなるのではないのかと思いました。
スポーツ、ゲームのキャラクター、アバター等はとてもリアルですが、このような技術が用いられているのでしょうか?
先生の研究されている三次元ディジタル複製を使って、病院などの医療施設がない遠隔地で起こったケガ等を三次元カメラに写し、早く適切な治療へ結び付けられないでしょうか?
現実をディジタル化する技術がより発展することで、VRの世界をより現実に近づけることや、視力を失ってしまった方々の目の代わりとしてこの技術を用いた人工の目を作ることで、生活の支障を軽減することもできるのですか?
今後の利用について、今後の技術の発展で奥行きのある絵をVRにすることができれば、今まで分からなかった平安時代や江戸時代の絵からさまざまな新しいものを復元できるのではないでしょうか? やはり実物がなければディジタル化は難しいのでしょうか?(絵は無理ですか?)
先生はこの技術をどのようなものに利用して欲しいですか?
ディジタル複製が与える社会へのデメリット(良くない点)はあると思われますか?
<その他>
人間の奥行きの感じ方(遠近法)はあくまでも脳の働きから出た錯覚ではないでしょうか。つまり人間が知覚する三次元形状さえ本当か分からないのでは?
人の認識は絶対なのでしょうか? 先生にとって「見える」とは?
今、先生が考える「どうして人間ができることをコンピュータがすると難しくなるのか」の答えを教えてもらいたいです。事前知識データとはどのようなものですか?
コンピュータの三次元の形状推定が人間を超えることはあるのでしょうか?
今回は、視覚に注目をあてられていましたが、他の人間の第五感をディジタルツインによって活発にすること(例えば、バーチャルの世界でザラザラしていると思ったものに触れ、ザラザラしていると感じることなど)は現在どこまで可能になっているのでしょうか? また、いつ、どのくらい可能になるとお考えでしょうか?
どのようにして自らの研究分野を決めましたか?