教員と研究室一覧(数理情報工学)(旧)

教員と研究室一覧(数理情報工学)

教員名をクリックすると、各教員のプロフィールが表示されます。

暗号数理情報学研究室(数理情報第1研究室)
– 情報セキュリティの基礎を学ぼう –
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高木 剛
高木 剛

教授
縫田 光司
縫田 光司

准教授
暗号理論
情報社会の安全性を支える暗号理論の研究を進めています.想定される攻撃者の解読能力や計算理論の進歩を取り入れた将来に渡り安全となるセキュリティモデルを考察します.量子計算機の時代においても解読困難となる新しい数学問題(符号理論,格子理論,多変数多項式,グラフ理論など)を応用したポスト量子暗号の構成と安全性評価を行ないます.
情報セキュリティ
現代暗号は,盗聴を防ぐ単なる通信路としての狭義的な暗号だけでなく,IT技術の進歩により,秘匿データ検索,著作権保護,電子投票,仮想通貨など,その用途は急速に拡大してきています.実社会での暗号利用を目的として,効率的な暗号アルゴリズムの設計と物理的攻撃などに対して安全な暗号実装技術の研究をしています.
離散情報学研究室(数理情報第2研究室)
– 個性を伸ばして世界を目指す –
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定兼 邦彦
定兼 邦彦

教授
平井 広志
平井 広志

准教授
河瀬 康志
河瀬 康志

特任准教授
アルゴリズムとデータ構造
文字列,グラフ等の離散データを効率的に処理するためのアルゴリズムとデータ構造を研究しています.ビッグデータを圧縮したまま処理する簡潔データ構造や,グラフ処理を高速化する索引構造等を扱います.理論だけでなく,ゲノム情報処理,地理情報処理 等への応用も行います.
離散最適化
離散的構造を有するシステムの最適化問題をグラフ・ネットワーク・マトロイドといった離散数学理論を駆使して研究しています.これに関連して,凸性,対称性,疎性,階層構造,距離構造などの数理的構造を代数的,アルゴリズム的な視点から研究しています.実用的であり,かつ,美しい応用数学を目指しています.
グラフに基く表現による離散構造圧縮処理
巨大なデータを扱う問題や,NP困難な問題を実用的な制約下で解く技法を研究しています.特に,二分決定グラフというデータ構造を用い大規模な離散構造データを圧縮してから処理することで,高速な解の列挙や省領域な索引構築に取り組みます.
数値情報学研究室(数理情報第3研究室)
– 数値解析を通じて世界を担う –
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松尾 宇泰
松尾 宇泰

教授
中島 研吾
中島 研吾

教授
田中 健一郎
田中 健一郎

准教授
数値解析
科学・工学の最先端で現れる諸問題は,計算機の助けなしでは解けません.数値解析は,応用分野の深い理解と様々な数学の知識を駆使して問題に挑戦する複合的な学問であり,基礎研究から応用まで,多彩な切り口の研究が展開できる分野です.

大規模シミュレーション基盤
数値シミュレーションは理論,実験に続く「第3の科学」と言われています.並列計算機による連立一次方程式解法等の大規模シミュレーションを支える数理的基盤の研究を,物理,モデリング,計算機ハードウェア等様々な観点から実施しています.

科学・工学・社会問題のシミュレーション
上述の理論的,計算科学的基礎に立脚して,非線形波動や数値 流体など最先端の科学的問題,あるいは大規模行列・テンソル データなどを計算機により解析する手法を研究しています.
統計情報学研究室(数理情報第4研究室)
– 深い理論と広い応用。それが統計 –
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駒木 文保
駒木 文保

教授
清 智也
清 智也

准教授
長尾 大道
長尾 大道

准教授
荻原 哲平
荻原 哲平

准教授
理論統計
統計的な諸手法の基礎となる理論について研究をしています。確率論はもちろん、情報幾何などの幾何学的方法、グレブナー基底などの代数的方法、アルゴリズムなどの幅広い数理的手法が活躍します。

統計的モデリング
統計学的手法は、脳科学、地球科学、金融、医療、量子情報、スポーツ科学など、さまざまな分野で広く利用されています。実世界の複雑な現象を解析するための具体的な統計的モデルと解析手法の研究開発を行っています。

データ同化
大規模数値シミュレーションと大容量観測データを、ベイズ統計学の枠組みで統融合するデータ同化のアルゴリズム開発および応用研究を実施しています。

ダイナミクスを理解・予測・制御する
気象、再生可能エネルギー、地震、経済、脳、生物、医療等、実社会の対象には、背後にダイナミクスがあるものがたくさんあります。その理解・予測・制御のための時系列解析を研究しています。
学習数理情報学研究室(数理情報第6研究室)
– 機械知能の本質を数理で捉える –
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山西 健司
山西 健司

教授
鈴木 大慈
鈴木 大慈

准教授
久野 遼平
久野 遼平

講師
情報論的学習理論/統計的学習理論
「機械はどこまで学習できるか?」この問いに対して情報理論・統計学からアプローチしている。情報論的学習理論では、記述長最小原理に基づいて、モデル選択、表現学習、変化検知、高次元スパース学習など幅広い学習問題に有効な機械学習及びデータマイニングアルゴリズムを統一的に導き出している。 統計的学習理論では、深層学習やカーネル法など幅広い機械学習手法に対し、統計理論を用いた理論解析および新しい手法の開発を行っている。また、それら機械学習手法を大規模データ上で高速に動かすための最適化手法の研究を、学習理論と整合する形で行っている。

データサイエンス基礎
大量データからの知識発見技術(異常検知、ネットワークマイニング、など)を研究している。特に、データに潜む隠れた構造を発見し、将来の変化の予兆を検知する「予兆情報学」の確立をめざしている。

データサイエンス応用
現実の複雑なデータを対象に、医療データ解析、マーケティング、SNS解析、障害解析、地理空間データ解析、金融データ解析などに機械学習手法・データマイニング手法を適用し、実世界で効果を生み出すためのデータサイエンスの方法論を研究している。
計算情報学研究室(数理情報第7研究室)
知性に裏付けられた楽観主義
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岩田 覚
岩田 覚

教授
谷川 眞一
谷川 眞一

准教授
最適モデリング
モデル化は、数理的手法による現実の問題解決や現象の解明に不可欠な第一歩ですが,支配法則の不明確な対象を扱う際には,同じ現象に対しても多数のモデルが考えられます.また,支配法則が明確であっても,変数選択や数式表現の自由度によって,数値計算の難易度が変わってきます.離散数学,最適化,統計学の知見を駆使して,多数のモデルの中から最も適切なものを効率的に選択する体系的な手法の創出を目指しています.
離散計算幾何
科学・工学の諸問題に現れる幾何的対象を計算機上で効率的に解析するための研究を行なっています.特に,地理空間情報,建築構造物,結晶構造などの幾何ネットワークに潜む離散構造を解明し,体系的な理論を構築することを目標としています.
数理複雑理工学研究室(新領域創成科学研究科)
– 柏でFrontier Sciencesに取り組む –
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山本 博資
山本 博資

教授
國廣 昇
國廣 昇

准教授
情報理論
データ圧縮/誤り訂正/暗号/量子通信系用などの各種符号に対して,性能のよい符号構成法を与えると共に,理論的な性能限界を明かにすることを目指しています.
暗号・情報セキュリティシステム
盗聴,改ざんなどの攻撃に対して安全な通信を実現するための公開鍵暗号,秘密分散法といった暗号方式について研究を行っています.実際に世の中に役に立つだけでなく,理論的にも美しい研究分野です.
社会数理情報学研究室(先端科学技術研究センター)
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社会的な複雑系を数理的に捉える

田中(石井)久美子
田中(石井)久美子

教授
社会的な複雑系に内在する数理
自然言語、金融、コミュニケーションネットワーク(Twitter)など、人が社会活動で用いる複雑系には、それぞれ統計物理的な経験則が知られており、共通する性質があることが伺えます。研究室では、大規模な実データに基づき、複雑さや揺らぎなどの観点から、系の数理的特性を探求しています。また、複数の複雑系に共通する現象の中の本質を捉える試みを行っています。
 
社会的な複雑系のビッグデータ科学・工学
社会的な複雑系に通底する特性を満たす数理モデルを、深層学習・機械学習を利用して研究しています。また、ある系の方法論を、異なる系に適用する試みを通して、解析や予測を行う方法を再考し、現実の問題に適用しています。実時系列の生成モデルと複雑ネットワーク構造の関係を考える基礎的な探求や、ニュースやコミュニケーションネットワークを利用した金融分野への応用に取り組んでいます。
数理生命情報学研究室 (生産技術研究所・工学系研究科・IRCN)
複雑な生体現象の動作原理を数理で解明し応用する
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河野 崇
河野 崇

教授
小林 徹也
小林 徹也

准教授
田中 剛平
田中 剛平

特任准教授
藤原 寛太郎
藤原 寛太郎

特任准教授
生体情報システムの理解
生体の動作原理や情報処理機構を明らかにするため、脳や細胞、発生、免疫システムの数理モデルの研究、生理データ、生体画像データ、次世代シーケンスデータなどの解析を行ってい ます。また、疾患などへの数理モデルの応用研究も行っています。
 
生体情報システムの応用
脳や神経の数理モデルを工学的に応用する人工ニューラルネットワークや脳型コンピューティング、神経形態学的ハードウェアの研究を行っています。
 
複雑システムの数理基盤の開発
脳や生物そして経済・社会などの複雑系の現象理解や活用に必要な、分岐解析、時系列解析、統計解析、複雑ネットワーク解析などを用いた新しい数理解析手法の確立と普遍理論体系の構築を目指しています。
数理言語情報学研究室 (情報基盤センター)
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中川 裕志
中川 裕志

教授
機械学習とテキストマイニング
確率論・統計学およびその発展応用である機械学習アルゴリズムを用いて、日本語、英語など自然言語テキストから有用な知識を発見するテキストマイニングの研究を行う。
構文解析とその応用
自然言語を精密に計算機で解析するための高性能な構文解析システムをHPSGなどの文法を用いて開発する。
Webと社会への応用
無限の成長を続けるWebや最近利用者が急増しているblogは、今や情報の宝庫であり社会的に大きな影響を持つ。しかし、検索エンジンだけでは有益な情報を取り出せない。我々は、現在の検索エンジンを越えて、人間にとって使いやすいWeb情報の検索と知識抽出のためのアルゴリズムの開発、システムの構築を行う。
人間とコンピュータとのかかわり
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