| 3次元単体 | trinomial |
| ARモデル | auto-regressive model |
| e-平坦 | e-flat |
| e-測地線 （そくちせん） | e-geodesic |
| Einsteinの簡約方法 | Einstein simplification convention |
| Euler-Lagrangeの変分式 | Euler-Lagrange variational equation |
| f-ダイバージェンス | f-divergence |
| Fisher情報計量 | Fisher metric |
| Kullbackダイバージェンス | Kullback divergence |
| Laplace変換 | Laplace transform |
| Legendre変換 | Legendre transform |
| m-射影 | m-projection |
| m-平坦 | m-flat |
| m-測地線 （そくちせん） | m-geodesic |
| MAモデル | moving average model |
| Tsallisエントロピー | Tsallis entropy |
| Uダイバージェンス | U-divergence |
| Wald検定 | Wald test |
| はずれ値 | outlier |
| はバイオメトリカ | Biometrika |
| アインシュタイン | Einstein |
| アインシュタインの相対性理論 | Einstein's theory of relativity |
| アファイン平坦性 | affine flatness |
| アファイン座標 | affine coordinate system |
| アファイン空間 | affine space |
| アルファダイバージェンス | alpha-divergence |
| アルファダイバージェンス | alpha-divergence |
| エフロン | Efron |
| エルランゲンプログラム | Erlangen program |
| エルランゲンプログラム | Erlangen program |
| エントロピー | entropy |
| エントロピー最大原理 | principle of maximum entropy |
| オーリッツ空間 | Orlicz space |
| ガウス分布族 | Gaussian family |
| ガウス雑音 | Gaussian noise |
| ガンマ分布 | Gamma distribution |
| ギブス分布 | Gibbs distribution |
| クライン | Klein |
| クラーメール・ラオ限界 | Cramer-Rao lower bound |
| クロスエントロピー | cross-entropy |
| グラディエント | gradient |
| グラフィカルモデル | graphical models |
| ゲージ変換 | Gauge conversion |
| コーン | cone |
| シグモイド関数 | sigmoid function |
| シンプレックス | simplex |
| スカラー関数 | scalar function |
| スケール不変 | scale invariant |
| ストークスの定理の一般化 | generalization of Stokes' theorem |
| スパイク | spike |
| セミパラメトリック理論 | semi-parametric theory |
| ダイバージェンス族 | family of divergences |
| ダイバージェン巣関数 | divergence function |
| テイラー展開 | taylor expansion |
| テイラー展開 | Taylor expansion |
| ディビッド | Dawid |
| デカルト座標 | Descartes coordinate system |
| デルタ関数 | delta function |
| データ多様体 | data manifold |
| データ解析者 | data analyst |
| トーションテンソル | torsion tensor |
| トータルBregmanダイバージェンス | total Bregman divergence |
| ニューラルネット | neural net |
| ニューラルネットワーク | neural network |
| ニューロン | neuron |
| ニューロンの発火確率 | probability of neuron firing |
| ネゲントロピー | negentropy |
| ハイゼンベルグの不確定性原理 | Einsenberg uncertainty principle |
| ハウスドルフ位相 | Haussdorf topology |
| バックプロパゲーション | back propagation |
| パラボラ | parabola |
| パラメトリックな確率分布 | parametric distribution |
| パワースペクトル | power spectrum |
| パーセプトロン | perceptron |
| ヒストグラム | histogram |
| ピタゴラスの定理 | Pythagoras theorem |
| ファイバーバンドル | fiber bundle |
| ファイブ空間 | fiber space |
| フィッシャー情報行列 | Fisher information metric |
| ヘッシアン | hessian |
| ベクトル | vector |
| ベクトルの平行移動 | parallel transport |
| ベクトルの平行移動 | parallel transport |
| ベータ分布 | Beta distribution |
| ポアソン分布 | Poisson distribution |
| マルコフモデル | Markov model |
| マルコフ連鎖モンテカルロ（MCMC） | Markov Chain Monte Carlo |
| マルチンゲール | martingale |
| ミクスチュアー分布族 | mixture |
| モデル多様体 | model manifold |
| モーメント法 | moment method |
| ユークリッドダイバージェンス | euclidean divergence |
| ユークリッド幾何 | Euclidean geometry |
| ユークリッド空間 | Euclidean space |
| ライブニッツ則 | Leibniz rule |
| ライプニッツ則 | Leibniz rule |
| ラオ | Rao |
| ラグランッジュの未定係数法 | Lagrange's method of undetermined coefficients |
| リーマンクリストッフェル曲率テンソル | Riemann Christoffel curvature tensor |
| リーマンテンソル | riemannian tensor |
| リーマン・クリストフェル曲率 | Riemann-Christoffel curvature |
| リーマン空間 | Riemannian space |
| リーマン計量 | Riemann metric |
| リー群 | Lie group |
| ルジャンドル変換 | Legendre transform |
| ループ | loop |
| ロバストな推定量 | robust estimate |
| 一様分布 | uniform distribution |
| 一次有効推定量 | first-order efficient estimator |
| 一致性推定量 | consistent estimator |
| 一般化エントロピー | generalized entropy |
| 一般論 | general theory |
| 三平方の定理 | Pythagorean theorem |
| 三角不等式 | triangular inequality |
| 上界 （じょうかい） | upper bound |
| 不偏性 | unbiasedness |
| 不完全データ | imcomplete data |
| 不完全データ | incomplete data |
| 不確定度 | level of uncertainty |
| 不等式 | inequality |
| 世界ー周 | a loop |
| 二項分布 | binomial distribution |
| 人工知能 | Artificial Intelligence |
| 伝達関数 （伝達関数） | transfer function |
| 係数 | factor |
| 係数 | factor |
| 信頼水準 | confidence level |
| 偏微分 | partial differential |
| 偏微分 （へんびぶん） | partial differential |
| 公理 | axiom |
| 共変微分 | covariant derivative |
| 共変微分 | covariant derivative |
| 共変微分 | covariant derivative |
| 共形変換の幾何学 | conformal geometry |
| 共役凸解析 | conjugate convex analysis |
| 典型的 （てんけいてき） | typical |
| 内点法 （ないてんほう） | interior point method |
| 内積 | inner product |
| 円筒 | cylinder |
| 写像 | map |
| 冪乗則 （べきじょうそく） | power law |
| 凸概念 | projection concept |
| 凸解析 | convex analysis |
| 凸関数（とつかんすう） | convex function |
| 凹関数 （おうかんすう） | concave function |
| 分散 | variance |
| 分散行列 | covariance matrix |
| 分解可能で不変なダイバージェンス | separable divergence |
| 分離度 | degree of separation |
| 判定法 | decision method |
| 加法性 | additivity |
| 勾配（こうばい） | gradient |
| 単位行列 | unit matrix |
| 単体 | simple |
| 単為行列 | identity matrix |
| 単調増加関数 （たんちょうぞうかかんすう） | monotonically increasing function |
| 単調性 （たんちょうせい） | monotonicity |
| 原点 | origin |
| 双対アファイン座標係 | dually affine coordinate system |
| 双対ポテンシャル | dual potential |
| 双対射影 | dual projection |
| 双対平坦なリーマン空間 | Riemannian dually flat space |
| 双対平坦空間 | dually flat space |
| 双対幾何学 | dual geometry |
| 双対座標 | dual coordinates |
| 双対接続 （そうついせつぞく） | dual connections |
| 双対構造 | dual structure |
| 双対測地線 | dual geodesics |
| 双直交系 | biorthogonal system |
| 古市ダイバージェンス | Furuichi divergence |
| 可逆変換 | invertible transformation |
| 同時性 | simultaneity |
| 同時確率分布 （どうじかくりつぶんぷ） | independent distributions |
| 周辺分布 | marginal distribution |
| 和分 | summation |
| 回帰係数 | regression coefficient |
| 埋め込み曲率 | curvature embedding |
| 基底ベクトル | base vector |
| 基空間 （きくうかん） | space group |
| 変分距離 （へんぶんきょり） | L_1 metric |
| 変量 | variate |
| 外積 | cross product |
| 多元情報源 （たげんじょうほうげん） | multidisciplinary resources |
| 多層パーセプトロン | multi-layer perceptron |
| 多様体 | manifold |
| 多次元 | multidimensional |
| 多重測定 | multiple measurements |
| 大円 | great circle |
| 大数の法則 | law of large numbers |
| 安定行列 | stable matrix |
| 完全加法族 | sigma-algebra |
| 定数 | constant |
| 定数倍 （ていすうばい） | constant factor |
| 実変数 | real variable |
| 実軸 | real axis |
| 密度関数（みつどかんすう） | density function |
| 対数指数分布 | logarithmic exponential distribution |
| 対称行列 | symmetric matrix |
| 対立仮説 | alternative hypothesis |
| 射影定理 | projection theorem |
| 射影（しゃえい） | projection |
| 尤度 | likelihood |
| 尤度比検定 （ゆうどひけんてい） | likelihood-ratio test |
| 尤度関数 （ゆうどかんすう） | likelihood function |
| 尤推定量 （さいゆうすいていりょう） | maximum likelihood estimator |
| 局所座標系 | local coordinate system |
| 局所的な距離 | local distance |
| 巾乗関数 （きんじょうそく） | power law |
| 帰無仮説 | null hypothesis |
| 平均 | mean |
| 平均２乗誤差 | mean squared error |
| 平行四辺形 | parallelogram |
| 平行線公理 | parallel line axiom |
| 幾何学情報システム (GIS) | geographic information system (GIS) |
| 幾何学構造 （きかがくこうぞう） | geometric structure |
| 底ベクトル | base vector |
| 座標軸 | coordinate axes |
| 引数 | argument |
| 微分オペレータ | differential operator |
| 微分可能な凸関数 | differentiable convex function |
| 微分幾何 | differential geometry |
| 微分幾何 | differential geometry |
| 微分幾何入門 | introduction to differential geometry |
| 微分方程式 | differential equation |
| 微小な四辺形 | infinitesimal quadrilateral |
| 微小な線素 | an infinitesimal line element |
| 微小ベクトル | infinitesimal vector |
| 微小変化 | minor change |
| 微小距離 （びしょうきょり） | infinitesimal distance |
| 性質 （せいしつ） | nature |
| 情報単調整 | information monotonicity |
| 情報幾何 | information geometry |
| 情報理論 | Information theory |
| 情報計算幾何学 | computational information geometry |
| 情報量損失 （じょうほうりょうそんしつ） | loss of information |
| 成分ごとの和の形 | sum of each component |
| 拡張ピタゴラスの定理 | generalized Pythagoras' theorem |
| 指数型接続 （しすうけいせつぞく） | exponential connection |
| 指数系分布族 | exponential family of distributions |
| 指数関数 | exponential |
| 指標 | index |
| 捩率 | torsion rate |
| 捩率テンソル | torsion tensor |
| 接空間 | tangent space |
| 接続関数（せつぞくかんすう） | connection function |
| 推定 | estimatation |
| 推定方式 | estimation method |
| 推定補助多様体 | estimator auxiliary manifold |
| 推定量 （すいていりょう） | estimate |
| 放物線 | parabola |
| 数理的なモデル | mathematical model |
| 数理的方法 | Mathematical method |
| 数理科学 | mathematical sciences |
| 方向微分演算子 | directional derivative operator |
| 時空の歪み | space-time distortion |
| 時系列 | time series |
| 普遍的 | universal |
| 普遍的な構造 | universal structure |
| 曲指数分布族 | curved exponential family |
| 曲率 | curvature |
| 曲率テンソル | curvature tensor |
| 曲率テンソル | curvature tensor |
| 曲面 （きょくめん） | curve |
| 最もよくあてはまるモデル | best fitting model |
| 最小2 乗推定量 | least-squares estimator |
| 有限次元 | finite dimensional |
| 期待値パラメタ | expectation parameters |
| 期待値パラメータ | expectation parameter |
| 板倉斉藤ダイバージェンス | Itakura-Saito divergence |
| 枠組み | framework |
| 格子欠陥 | dislocation |
| 検出力曲線 | power curve |
| 検出力関数 （けんしゅつりょくかんすう） | power function |
| 検定の幾何学 | test geometry |
| 極大点 | local maximum point |
| 極座標系 | spherical coordinate system |
| 標本分散 | sample variance |
| 標本平均 (ひょうほんへいきん) | sample mean |
| 標準形 | canonical |
| 横ベクトル | column vector |
| 機械学習 | machine learning |
| 正四面体 | tetrahedron |
| 正定値行列 | positive definite matrix |
| 正射影 | orthogonal projection |
| 正測度 | positive measure |
| 正測度の空間 | positive measure space |
| 正測度空間 | positive measure space |
| 正規分布 | normal distribution |
| 正規直交座標系 | orthogonal coordinate system |
| 汎関数 （はんかんすう） | functional function |
| 法線ベクトル | normal vector |
| 流体 | fluid |
| 混合型分布族 | multinomial distribution |
| 混合座標系 （こんごうざひょうけい） | mixed coordinate system |
| 添字 （そえじ） | subscript |
| 測地線 （そくちせん） | geodesic |
| 測地線の方程式 | geodesic equation |
| 測地面 | geodesic plane |
| 滑らかな凸関数 | smooth convex function |
| 演算子 | operator |
| 漸近理論 | asymptotic theory |
| 点経由 | through the point |
| 無限に分割可能 | infinitely divisible |
| 無限次元 | infinite dimensional |
| 無限自由度 | infinite degree of freedom |
| 特異点 | singularity |
| 独立 | independent |
| 独立モデル | independent model |
| 独立分布 | independent distribution |
| 独立成分分析 (ICA) | independent component analysis (ICA) |
| 現像 | development |
| 直交 | orthogonal |
| 直交 | orthogonal |
| 直線 | straight line |
| 直行射影 | orthogonal projection |
| 直角三角形 | right triangle |
| 相互情報量 | mutual information |
| 相対エントロピー | relative entropy |
| 真っ直ぐ | straight |
| 真のパラメータ | true parameter |
| 真の確率分布 （まのかくりつぶんぷ） | true distribution |
| 確率分布族 | family of probability distributions |
| 確率変数 | random variable |
| 確率密度関数 | probability density function |
| 確率的な学習モデル | probabilistic learning model |
| 神経回路網 | neural network |
| 積分 | integration |
| 符号 （ふごう） | symbol |
| 算術平均 | arithmetic mean |
| 粗視化 （そしか） | coarse-graining |
| 累積度数分布 | cumulative frequency distribution |
| 経路 | path |
| 経験分布 | empirical distribution |
| 統計モデル | probabilistic model |
| 統計学 | statistics |
| 統計的モデル | statistical model |
| 統計的推定 | statistical inf\'erence |
| 絶対連続 | absolutely continuous |
| 続空間 | continuous space |
| 総ざらい | review |
| 線型正規回帰分析 | linear regression analysis |
| 線形代数 | Linear Algebra |
| 線形演算子 | linear operator |
| 線形空間 | linear space |
| 線形空間 | linear space |
| 線形計画 | linear programming |
| 線形近似 | linear approximation |
| 線形近似 | linear approximation |
| 線素 | linear element |
| 線素 | linear element |
| 線織面 | ruled surface |
| 緯度線 | latitute line |
| 縦軸 | vertical axis |
| 自己双対 | self-dual |
| 自己平行 （じこへいこう） | auto-parallel |
| 自然パラメータ | natural parameter |
| 自然基底 | natural base |
| 自由エネルギー | free energy |
| 行列の基底 | base matrix |
| 行列の空間 | matrix space |
| 補助多様体 | auxiliary manifold |
| 補助統計量 （ほじょとうけいりょう） | ancillary statistic |
| 補集合 | complement set |
| 西欧学会 | European society |
| 規格化定数 | normalizing constant |
| 観測数 | number of observations |
| 観測点 | observation point |
| 観測点 | observed point |
| 計量行列 | metric matrix |
| 誤り指数 | error exponent |
| 説明変数ベクトル | explanatory variable vector |
| 読破 | finish reading |
| 諸概念 | concept |
| 超ロバスト性 | super robustness |
| 超平面 | hyperplane |
| 軸 | axis |
| 軽度線 | longitude line |
| 逆変換 | inverse function |
| 逆行列 | inverse matrix |
| 連続分布 | continuous distribution |
| 連続変数 | continuous variable |
| 運動量 | momentum |
| 道筋 | path |
| 遠隔平行性 | absolute parallelism |
| 部分空間 | subspace |
| 部分集合 （ぶぶんしゅうごう） | subset |
| 量子情報 | quantum information |
| 量子物理学 | quantum physics |
| 長老 | senior |
| 長距離 | long distance |
| 閉曲線 | closed curve |
| 関数 | function |
| 集合 | set |
| 雑音 （ざつおん） | noise |
| 離散分布 | discrete distribution |
| 離散分布 | discrete distribution |
| 零率テンソル | zero tensor |
| 非ホロノーム力学ロボット | non-holonomic robot dynamics |
| 非ユークリッド | non-euclidean |
| 非対称性 | asymmetry |
| 非特異な行列 | non-singular matrix |
| 非線形 | non-linear |
| 鞍点 （あんてん） | saddle point |
| 頻度行列 | frequency matrix |
| ，フィッシャー | Fisher |
| ０回避 | zero-avoiding |
| ０強制 | zero-forcing |
| １対１ | one-to-one |
| ２階微分 | second derivative |
| ＥＭアルゴリズム | EM algorithm |