甘利俊一名誉教授(工学部計数工学科)が文化勲章を受章されました．
数理工学分野で世界に先駆けて情報幾何学を創設され，神経回路網理論研究でも卓越した業績を上げられました．
詳細は以下のページをご覧ください．
https://www.u-tokyo.ac.jp/ja/research/systems-data/honors_2019_03.html
投稿者: keisu-editor
システム情報工学コース 本郷キャンパス研究室見学会（2019年11月1日）
計数工学科システム情報工学コースでは、研究室見学会を以下のように開催します。
コース選択学生向けの見学会、および2019年度総合科目D現代工学基礎I「物理情報システム工学」の本郷キャンパス研究室見学会をを兼ねています。
興味のある方は是非ご参加ください。
日時：2019年11月1日(金曜日) 17時00分～
集合場所：本郷キャンパス工学部6号館1階 大会議室
詳細はこちらをご覧ください。
佐藤 一宏
教員紹介
佐藤 一宏（さとう かずひろ）
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
E-mail：kazuhiro@mist.i.u-tokyo.ac.jp
〒113-8656 東京都文京区本郷7-3-1 工学部6号館 434号室
Tel: 03-5841-6934
[ホームページ]
略歴
| 2009年 3月 | 京都大学 工学部 情報学科 数理工学コース 卒業 |
|---|---|
| 2011年 3月 | 京都大学 大学院情報学研究科 数理工学専攻 修士課程 修了 |
| 2014年 3月 | 京都大学 大学院情報学研究科 数理工学専攻 博士後期課程 修了 博士（情報学） |
| 2014年 4月 | 京都大学 大学院情報学研究科 システム科学専攻 特定研究員 |
| 2017年 4月 | 北見工業大学 工学部 特任助教 |
| 2018年 4月 | 北見工業大学 工学部 助教 |
| 2019年10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 |
研究テーマ
システム制御分野に関する問題を最適化や機械学習などの異分野の方法を用いて解決することに特に興味があります。以下の３つが主要な研究テーマです。
- 最適化理論のシステム制御理論への応用：リーマン多様体上の最適化理論、近接写像の理論、劣モジュラ最適化理論などで、どのようなシステム制御の問題が解決できるかを研究します。
- システム制御理論の最適化理論への応用：ハイブリッドシステムや受動性に関するシステム制御理論の成果などを利用することで、どのような最適化問題を効率的に解くことが可能になるかを研究します。
- システム制御のためのデータ駆動型モデリング：時々刻々と取得されるデータからシステムを制御する際に有効なモデルを構築する方法を最適化、機械学習、数値解析などの知見を利用して研究します。
主な論文・著書
-
- K. Sato:Riemannian optimal model reduction of linear port-Hamiltonian systems,
Automatica, Vol. 98, pp. 428–434, 2018. - K. Sato and H. Sato: Structure preserving H^2 optimal model reduction based on Riemannian trust-region method, IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 63, No. 2, pp. 505-511, 2018.
- K. Sato: Riemannian optimal control and model matching of linear port-Hamiltonian systems,
IEEE Transactions on Automatic Control, Vol. 62, No. 12, pp. 6575-6581, 2017.
- K. Sato:Riemannian optimal model reduction of linear port-Hamiltonian systems,
システム情報工学コース 本郷キャンパス研究室見学会（2019年5月7日）
計数工学科システム情報工学コースでは、研究室見学会を以下のように開催します。
進学選択学生向けの見学会、および2019年度学術フロンティア講義「サイバネティクス入門」の本郷キャンパス研究室見学会を兼ねています。
興味のある方は是非ご参加ください。
日時：2019年5月7日(火曜日) 17時40分～
集合場所：本郷キャンパス工学部6号館1階 大会議室
詳細はこちらをご覧ください。
2019年度進学ガイダンス資料を公開しました
2019年4月19日に駒場キャンパスにおいて、計数工学科の進学ガイダンスを行いました。
そのときのスライドを以下のページで公開しますので、 学科を選ぶ際の参考にしてください。
2019年度S1S2「数理工学のすすめ」が本日開講
2019年度S1S2 学術フロンティア講義 「数理工学のすすめ」が本日(2019.4.11)開講します．
谷川眞一准教授が文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞
谷川眞一准教授が「組合せ剛性理論に関する研究」
文部科学大臣表彰若手科学者賞を受賞しました．
豊泉 太郎
教員紹介
豊泉 太郎（とよいずみ たろう）
東京大学大学院 情報理工学系研究科
数理情報学専攻
連携教授
理化学研究所 脳神経科学研究センター チームリーダー
〒351-0198 埼玉県和光市広沢2-1
Tel: 048-467-9644
Fax: 048-467-9670
E-mail：taro.toyoizumi@riken.jp
[ホームページ]
略歴
| 2001年3月 | 東京工業大学 理学部 物理学科 卒業 |
|---|---|
| 2003年3月 | 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 修士課程 修了 |
| 2006年3月 | 東京大学大学院 新領域創成科学研究科 複雑理工学専攻 博士課程 修了 |
| 2006年4月 | 日本学術振興会 ポスドク研究員（理化学研究所 脳科学総合研究センター，コロンビア大学 理論神経科学センター） |
| 2008年3月 | The Robert Leet and Clara Guthrie Patterson Trust ポスドク研究員（コロンビア大学 理論神経科学センター） |
| 2010年4月 | 理化学研究所 脳科学総合研究センター 基礎科学特別研究員 |
| 2011年4月 | 理化学研究所 脳科学総合研究センター チームリーダー |
| 2018年4月 | 理化学研究所 脳神経科学研究センター チームリーダー |
| 2019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 連携教授 |
研究テーマ
計算神経科学，情報統計力学，神経学習理論．
数理モデルの解析を通して，脳の神経回路が環境に対して適応し，学習するメカニズムの研究をしている．統計力学や情報理論などで培われた解析技術をコンピュータシミュレーションと組み合わせることにより，神経回路網が適切に機能する為に必要な基本的原理の理解を目指している．特に，神経細胞がその活動に応じて自身の性質を変化させる現象（神経可塑性）は脳の学習，記憶，発達に大きな役割を果たしている．数理的なモデルを駆使して，細胞レベルから回路レベルの知見を包括する可塑性の理論の構築を目指している．更に，その結果形成される神経回路がどのような情報処理の性能を持つかを予測する．
主な論文・著書
-
Isomura T and Toyoizumi T.: “Error-Gated Hebbian Rule: A Local
Learning Rule for Principal and Independent Component Analysis”
Scientific Reports , 8, 1835 (2018), doi:10.1038/s41598-018-20082-0 -
Buckley C L and Toyoizumi T.: “A theory of how active behavior
stabilizes neural activity: neural gain modulation by closed-loop
environmental feedback”
PLOS Computational Biology , 14, e1005926 (2018), doi:
10.1371/journal.pcbi.1005926 -
Kuśmierz Ł and Toyoizumi T.: “Emergence of Lévy walks from
second-order stochastic optimization”
Physical Review Letters, 119, 250601 (2017), doi: 10.1103/PhysRevLett.119.250601 -
Tajima S, Mita T, Bakkum D, Takahashi H, and and Toyoizumi T.:
“Locally embedded presages of global network bursts”
Proc. Natl. Acad. Sci, 114, 9517-9522 (2017), doi: 10.1073/pnas.1705981114 -
Huang H and Toyoizumi T.: “Clustering of neural code words revealed by
a first-order phase transition”
Physical Review E, 93, 062416 (2016), doi: 10.1103/PhysRevE.93.062416 -
Shimazaki H, Sadeghi K, Ishikawa T, Ikegaya Y, and Toyoizumi T.:
“Simultaneous silence organizes structured higher-order interactions
in neural populations.”
Sci Rep, 5, 9821 (2015), doi: 10.1038/srep09821 -
Toyoizumi T, Kaneko M, Stryker MP, and Miller KD.: “Modeling the
dynamic interaction of Hebbian and homeostatic plasticity”
Neuron, 84(2), 497-510 (2014), doi: 10.1016/j.neuron.2014.09.036 -
Toyoizumi T, Miyamoto H, Yazaki-Sugiyama Y, Atapour N, Hensch TK, and
Miller KD.: “A theory of the transition to critical period plasticity:
inhibition selectively suppresses spontaneous activity” Neuron, 80(1),
51-63 (2013), doi: 10.1016/j.neuron.2013.07.022 -
Toyoizumi T and Abbott LF.: “Beyond the edge of chaos: Amplification
and temporal integration by recurrent networks in the chaotic regime”
Physical Review, E 84(5), 051908 (2011), doi: 10.1103/PhysRevE.84.051908 -
Toyoizumi T, Aihara K, and Amari S.: “Fisher information for
spike-based population decoding.”
Phys Rev Lett, 97(9), 98102 (2006), doi: 10.1103/PhysRevLett.97.098102 -
Toyoizumi T, Pfister JP, Aihara K, and Gerstner W.: “Generalized
Bienenstock-Cooper-Munro rule for spiking neurons that maximizes
information transmission.”
Proc Natl Acad Sci U S A, 102(14), 5239-44 (2005), doi: 10.1073/pnas.0500495102
荻原
教員紹介
荻原 哲平（おぎはら てっぺい）
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 東京都文京区弥生2-11-16 工学部12号館212号室
Tel: 03-5841-7958 内線 27958
Fax:
E-mail：ogihara@mist.i.u-tokyo.ac.jp
[ホームページ]
略歴
| 2007年3月 | 東京大学 理学部数学科 卒業 |
|---|---|
| 2009年3月 | 東京大学 大学院数理科学研究科 修士課程修了 |
| 2009年4月 | 株式会社三菱UFJトラスト投資工学研究所 研究員 |
| 2012年7月 | 大阪大学 金融・保険教育研究センター 特任助教 |
| 2014年7月 | 統計数理研究所 統計思考院 助教 |
| 2015年10月 | 科学技術振興機構 さきがけ研究者（兼任） |
| 2016年4月 | 統計数理研究所 数理・推論研究系 助教 |
| 2019年4月 | 東京大学 数理・情報教育研究センター 准教授 |
研究テーマ
数理統計学，特に確率過程の統計解析と金融データ解析への応用．
拡散過程やジャンプ型拡散過程，自己励起型点過程といった確率過程に対する最尤型推定量やベイズ型推定量の理論や，Malliavin解析を用いた推定量の漸近有効性等の理論を研究している．応用研究として，日本・米国株式市場の一日内の全取引を記録したような「高頻度データ」を確率過程でモデリングして，ボラティリティ・共変動といったリスク量を計測する実証研究を行っている．
主な論文・著書
- Teppei Ogihara, Parametric inference for nonsynchronously observed diffusion processes in the presence of market microstructure noise, Bernoulli, Volume 24, Issue 4B (2018), pp.3318-3383 (doi:10.3150/17-BEJ962).
- Teppei Ogihara, Local asymptotic mixed normality property for nonsynchronously observed diffusion processes, Bernoulli, Volume 21 (2015), pp.2024-2072 (doi:10.3150/14-BEJ634).
- Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for nonsynchronously observed diffusion processes, Stochastic Processes and their Applications, Volume 124 (2014), pp.2954-3008 (doi:10.1016/j.spa.2014.03.014).
- Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for the stochastic differential equation with jumps, Statistical Inference for Stochastic Processes, Volume 14 (2011), pp. 189-229 (doi:10.1007/s11203-011-9057-z).
Lab. 4 – Ogihara
Profile
Teppei Ogihara（荻原 哲平）
Associate Professor, Department of Mathematical Informatics, Graduate School of Information
Science and Technology, University of Tokyo
2-11-16 Yayoi, Bunkyo-ku, Tokyo, 113-8656
Eng. 12 Bldg. Room 212
Tel: +81-3-5841-7958, ext. 27958
Fax:
E-mail：ogihara@mist.i.u-tokyo.ac.jp
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Curriculum Vitae
| Mar. 2007 | Bachelor degree from Department of Mathematics, The University of Tokyo |
|---|---|
| Mar. 2009 | Master degree from Graduate School of Mathematical Science, The University of Tokyo |
| Apr. 2009 | Researcher, Mitsubishi UFJ Trust investment Technology Institute Co., Ltd. Jul. 2012 Project Assistant Professor, Center for the Study of Finance and Insurance, Osaka University |
| Jul. 2012 | Project Assistant Professor, Center for the Study of Finance and Insurance, Osaka University |
| Jul. 2014 | Assistant Professor, School of Statistical Thinking, The Institute of Statistical Mathematics |
| Oct. 2015 | PRESTO Researcher, Japan Science and Technology Agency (Concurrent post) Apr. 2016 Assistant Professor, Department of Mathematical Analysis and Statistical Inference, The Institute of Statistical Mathematics |
| Apr. 2016 | Assistant Professor, Department of Mathematical Analysis and Statistical Inference, The Institute of Statistical Mathematics |
| Apr. 2019 | Associate Professor, Mathematics and Informatics Center, The University of Tokyo |
Research Themes
Statistical inference for stochastic processes and applications to financial data analysis
I am studying maximum-likelihood- and Bayes-type estimation for diffusion processes, jump diffusion processes and self-exciting point processes, and the theory of asymptotic efficiency of estimators by using Malliavin calculus. I am also working with high-frequency data in Japanese and US stock markets and forecasting stock volatility and covariation.
Selected Publications
- Teppei Ogihara, Parametric inference for nonsynchronously observed diffusion processes in the presence of market microstructure noise, Bernoulli, Volume 24, Issue 4B (2018), pp.3318-3383 (doi:10.3150/17-BEJ962).
- Teppei Ogihara, Local asymptotic mixed normality property for nonsynchronously observed diffusion processes, Bernoulli, Volume 21 (2015), pp.2024-2072 (doi:10.3150/14-BEJ634).
- Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for nonsynchronously observed diffusion processes, Stochastic Processes and their Applications, Volume 124 (2014), pp.2954-3008 (doi:10.1016/j.spa.2014.03.014).
- Teppei Ogihara and Nakahiro Yoshida, Quasi-likelihood analysis for the stochastic differential equation with jumps, Statistical Inference for Stochastic Processes, Volume 14 (2011), pp. 189-229 (doi:10.1007/s11203-011-9057-z).