数理4-平田

教員紹介

平田 祥人(ひらた よしと)
平田 祥人

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
准教授

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部 6 号館 436 号室
Tel: 03-5841-0698 内線 20698
Fax:

E-mail: hirata@mist.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

1998年3月 東京大学 工学部計数工学科卒業
2000年3月 東京大学 大学院工学系研究科 計数工学専攻 修士課程 修了
2004年4月 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻 学術研究支援員
2004年6月 西オーストラリア大学 数学科 Ph D
2006年10月 独立行政法人 科学技術振興機構 ERATO合原複雑数理モデルプロジェクト 研究員
2008年4月 東京大学 生産技術研究所 特任助教
2010年7月 東京大学 生産技術研究所 特任准教授
2010年8月 東京大学 大学院情報理工学系研究科 数理情報学専攻(兼担)
2018年1月 東京大学 数理・情報教員研究センター 准教授

研究テーマ

力学系理論に基づく時系列解析である非線形時系列解析の理論と応用を研究している。
特に、実データ解析の新たなニーズを汲み取り、
そのニーズに合った非線形時系列解析手法を構築し応用することで、
ダイナミクスを理解し、予測・制御等へと結びつけることで、
実際の問題を解決するを目指している。

主な論文・著書

Y. Hirata, T. Stemler, D. Eroglu, and N. Marwan, Prediction of flow dynamics using point processes, Chaos 28, 011101 (2018).
Y. Hirata, A. Oda, K. Ohta, and K. Aihara, Three-dimensional reconstruction of single-cell chromosome structure using recurrence plots, Scientific Reports 6, 34982 (2016).
Y. Hirata, N. Bruchovsky, and K. Aihara, Development of a mathematical model that predicts the outcome of hormone therapy for prostate cancer, Journal of Theoretical Biology 264, 517-527 (2010).
Y. Hirata, K. Judd, and D. Kilminster, Estimating a generating partition from observed time series: Symbolic shadowing, Physical Review E 70, 016215 (2004).

 

数理5-寒野

教員紹介

寒野 善博(かんの よしひろ)
寒野 善博

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
教授

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 工学部 6 号館 435 号室
Tel: 03-5841-6913 内線 26913
Fax: 03-5841-6886

E-mail:kanno@mist.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

1998年3月 京都大学 工学部建築学科卒業
2000年3月 京都大学大学院 工学研究科 建築学専攻 修士課程 修了
2002年9月 京都大学大学院 工学研究科 建築学専攻 博士後期課程 修了
2003年6月 リスボン工科大学 高等技術研究所 客員研究員
2004年3月 京都大学大学院 工学研究科 都市環境工学専攻 助手
2006年5月 東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 講師
2008年9月 東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 准教授
2015年4月 東京工業大学 応用セラミックス研究所 准教授
2015年4月 東京工業大学 科学技術創成研究院 未来産業技術研究所 准教授
2017年10月 東京大学 数理・情報教育研究センター 教授

研究テーマ

 数理最適化のモデリング・解法とその応用力学・設計力学への応用

  • 連続最適化と応用力学:凸最適化,相補性,双対性と,それらの構造最適化,接触力学,弾塑性力学などへの応用.
  • ロバスト最適化とその応用:不確かなデータを含む最適化,構造物のロバスト最適設計法,ロバスト性の定量的評価法など.

主な論文・著書

Y. Kanno, “Nonsmooth Mechanics and Convex Optimization,” CRC Press, Boca Raton (2011).
寒野 善博, 土谷 隆, “最適化と変分法(東京大学工学教程 基礎系 数学),” 東京大学工学教程編纂委員会 編, 丸善出版 (2014).

数理情報第5研究室

計画数理情報学研究室(数理情報第5研究室)
– 世の中の「困った」を解決する –
研究室のHomePage→
武田 朗子
武田 朗子

教授
寒野 善博
寒野 善博

教授
佐藤 一宏
佐藤 一宏

講師
オペレーションズ・リサーチ(OR)
実社会の問題解決や意思決定のために,数理モデルを構築し計算機を利用して解決策を見つける科学的技法です.我々は特に,数理最適化問題としてのモデル構築と,その問題を解くアルゴリズムの開発を中心に研究を行っています.ORの適用範囲は多岐にわたっており,構造物の設計,エネルギーシステム,金融工学,機械学習といった分野の「困った」を解決すべく研究を行っています.
連続最適化の効率的解法と応用
実社会における問題は,しばしば大規模,非線形,非凸な連続最適化問題に帰着されます.また,データの不確実性(ばらつき)に対する頑健さが求められる局面では,ロバスト最適化問題とよばれるモデルが有用なこともあります.このような最適化問題を効率的に解いて,実社会の問題解決に貢献することを目標にしています.

武田 朗子

教員紹介

武田 朗子(たけだ あきこ)
武田 朗子

東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
教授

〒113-8656 東京都文京区本郷 7-3-1 6号館 253号室
Tel: 03-5841-6920 内線 26920
Fax:

E-mail:takeda@mist.i.u-tokyo.ac.jp

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略歴

1996年3月 慶應義塾大学理工学部 管理工学科 卒業
1998年3月 慶應義塾大学理工学研究科 管理工学専攻 修士課程修了
2001年3月 東京工業大学 数理・計算科学専攻 博士課程修了
2001年4月 (株)東芝 研究開発センター研究員
2003年4月 東京工業大学 数理・計算科学専攻 助手
2008年4月 慶応義塾大学 理工学部管理工学科 専任講師
2011年4月 慶応義塾大学 理工学部管理工学科 准教授
2013年4月 東京大学大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 准教授
2016年4月 統計数理研究所 数理・推論研究系 教授
2018年4月 東京大学大学院 情報理工学系研究科 創造情報学専攻/数理情報学専攻 教授

研究テーマ

数理最適化問題としてのモデル構築と,その問題を解くアルゴリズムの開発を中心に研究を行っています.特に,不確実性を含んだ最適化問題,非凸最適化問題といった,扱いにくいとされる連続最適化問題に対して,効率的なアルゴリズムの開発を行っています.最近は,下記のトピックスに興味を持っています.

1: 非凸最適化問題を中心とした連続最適化問題の効率的な解法(アルゴリズム)の開発
2: 不確実な最適化問題に対する意思決定手法:ロバスト最適化問題に対するアルゴリズムの開発
3: 様々な分野(機械学習,金融工学,エネルギー分野など)に現れる問題への最適化手法の適用

主な論文・著書

Jun-ya Gotoh, Akiko Takeda and Katsuya Tono, “DC Formulations and Algorithms for Sparse Optimization Problems”, Mathematical Programming, First Online: 26 July 2017. (スパース最適化問題に対する解法研究)

Naoki Ito, Akiko Takeda and Kim-Chuan Toh, “A Unified Formulation and Fast Accelerated Proximal Gradient Method for Classification”, Journal of Machine Learning Research, 18, pp.1-49, 2017. (機械学習への応用)

Shinsaku Sakaue, Akiko Takeda, Sunyoung Kim and Naoki Ito, “Exact SDP Relaxations with Truncated Moment Matrix for Binary Polynomial Optimization Problems”, SIAM Journal on Optimization, 27 (1), pp. 565-582, 2017. (多項式最適化問題に対するSDP緩和法)

Kosuke Nishida, Akiko Takeda, Satoru Iwata, Mariko Kiho and Isao Nakayama, “Household energy consumption prediction by feature selection of lifestyle data”, IEEE International Conference on Smart Grid Communications, Dresden, Germany, 2017. (エネルギーシステムへの応用)

 

コグニティブコンピューティングアーキテクチャの研究

◆実験内容:
コンピュータが自ら学習・認識し意思決定等を行うコグニティブコンピューティングが注目されている。本実験ではリアルタイムな画像理解を目的とし、画像中に含まれる物体のカテゴリを識別し認識するための高速アルゴリズムや、脳を模倣したニューロチップの設計、データベース構成を含むシステムアーキテクチャの開発を行う。

次世代スーパーコンピュータの電力管理と高性能化に関する研究

◆実験内容:
次世代スーパーコンピュータの開発では、消費電力がシステムの設計や性能を制約する最大の要因である。限られた電力資源を有効利用しつつ、最大限の性能を発揮させるために、電力モデリングや電力制御アルゴリズムの開発を含めたスーパーコンピューティング向け電力制御システムソフトウェアの研究を行う。

ノーマリーオフコンピューティングの研究

◆実験内容:
必要最小限の電力で処理を行うコンピューティングの実現を目指し、電源を遮断しても情報を保持する新しい不揮発性メモリを活用し、通常はシステムの電源を遮断し(ノーマリーオフ)、必要な時に必要な部分の電源のみを投入して実行を行う、新しい処理原理に基づくコンピュータシステムの研究を行う。

生体情報の計測・解析とその制御への応用

◆実験内容:
課題例:(1) 筋電信号による義手制御: ヒトあるいは動物の筋電信号によってロボットハンドの制御を行う。(2) 神経系情報による外部機器制御 (Brain-Machine Interface, 自律神経系情報による人工臓器制御など): 運動関連の神経情報や自律神経系情報、あるいは表面電極によるヒトの脳波等によって、外部機器(ロボットハンドや移動型デバイス、人工心臓等)を制御することを試みる。(3) 神経信号の計測・解析: 上記の実験の基盤技術として、神経プローブの研究や神経信号の解析・解釈に関する研究を行う。