吉本の「心的現象」を〈時間化度×空間化度〉の二次元平面で把える枠組みは、そのまま低次元射影と見なし、高次ではヒルベルト空間上の座標として一般化できます。

 吉本の「心的現象」を〈時間化度×空間化度〉の二次元平面で把える枠組みは、そのまま低次元射影と見なし、高次ではヒルベルト空間上の座標として一般化できます。すなわち、心的状態を 

$x\in\mathcal{H}$（内積とノルムが定まる完備空間）に埋め込み、通常状態を「基底多様体」近傍、異常をその法線方向への逸脱量として測る（距離や角度で定量）という読み替えです。吉本が語る「時間性／空間性の錯合」の破れは、二軸上のズレ＝$\mathbb{R}^2$での偏差として可視化されますが、概念自体は高次でも成立します。拡散生成は実務的に $\mathbb{R}^D$（有限次元ヒルベルト空間）や潜在 $\mathbb{R}^d$ 上で、ノイズ付与とスコア（$\nabla \log p$）にもとづく逆過程で分布へ復帰します。ここで“いびつさ”（過飽和・偽輪郭・多様性欠落など）は、データ多様体からの逸脱として説明でき、CFGの強すぎる誘導や学習偏りで法線方向に押し出されると理解できる。理論的にもスコアマッチングは $L^2$（典型的ヒルベルト空間）で定式化され、SDE/ODE型の拡散枠組みはこの幾何を前提に逆時間ダイナミクスを解く——つまり吉本の二次元座標＝現象学的射影、拡散モデル＝ヒルベルト幾何での復元という対応が立つ、というのが要点です。ほぼ日 CORE Journal of Machine Learning Research+1 arXiv+1 arXiv+1 arXiv+1 arXiv+1