教員紹介
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
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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)