複数のデータ間の差異を計る計量の研究は画像認識や機械学習において長年に渡り重要な問題である. 本講演では非線形力学系間の差異を計る正定値カーネルを構成する枠組みを再生核ヒルベルト空間上Perron-Frobenius作用素を用いて行った. 本研究で定義するカーネルは正準角などを用いて定義した先行の距離やカーネルを包括するものである. また, 複素平面での回転と実データを例に取り, 我々の計量の有用性についても議論する. 本研究は, 石川 勲氏(理研/慶大), 藤井慶輔氏(名大), 橋本悠香(NTT), 河原吉伸(九大/理研)との共同研究であり, その論文は機械学習のトップ会議NeurIPS2018に採録された.