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研究業績等一覧

  1. プレプリント (arXiv.org Search Results)
  1. 佐藤 尚樹: 連続最適化アルゴリズムの探索方向ノイズと深層学習モデルの汎化性能の関係, 第5回とめ研究所若手研究者懸賞論文 優秀賞 (賞金10万円) (2024年11月1日)
  2. 佐藤 尚樹: 確率的勾配降下法の平滑化効果を利用した段階的最適化手法によるディープニューラルネットワークの大域的最適化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年春季研究発表会 学生優秀発表賞 (2024年3月19日)
  1. 吉村 遥河: 深層学習のための直線探索法を用いた確率的勾配降下法の収束解析
  1. 青木 隼哉: モデルの汎化性能を向上させる損失最小化問題のための最適化アルゴリズム
  2. 浅沼 駿佑: 分散削減重み付け確率的勾配降下法
  3. 今泉 賢人: Iteration and Stochastic First-order Oracle Complexities of Stochastic Gradient Descent for Nonconvex Optimization
  4. 大和田 佳生: Convergence Analysis of Adaptive Moment Estimation for Non-convex Optimization without Bounded Gradient Condition
  5. 加茂 敬資: 定数および減少ステップサイズにおけるモーメンタム項付き確率的勾配降下法の収束解析
  6. 河野 碧海: 補間条件下における勾配降下法の収束率
  7. 道法 咲瑛: 確率的弱凸最適化におけるモーメンタム項付きミニバッチ近接点法
  8. 日永 凜太朗: 非凸最適化における弱い仮定での定数および減少ステップサイズを用いた確率的勾配降下法の解析と比較
  1. 佐藤 尚樹, 飯塚 秀明: 確率的勾配降下法の平滑化効果を利用した段階的最適化手法によるDNNの大域的最適化, オペレーションズ・リサーチ 経営の科学-特集 学生によるOR研究最前線, vol.69, no.9, pp.485–492, 2024 PDF
  1. 佐藤 尚樹, 飯塚 秀明: SGDの確率的ノイズを利用した段階的最適化手法による経験損失関数の大域的最適化, 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習 (IBISML) 研究会 (第55回), 北海道大学大学院環境科学院棟講義室1 (2024年12月20日)
  2. 佐藤 尚樹, 飯塚 秀明: 確率的勾配降下法の平滑化効果を利用した段階的最適化アルゴリズムによる経験損失最小化問題のための大域的最適化, 第27回情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2024), ソニックシティ(さいたま) (2024年11月5日)
  3. 酒井 裕行, 飯塚 秀明: リーマン多様体上の最適化アルゴリズムの固有値問題への応用, 日本応用数理学会2024年度年会「行列・固有値問題の解法とその応用」 研究部会OS, 京都大学 (2024年9月14日)
  4. 佐藤 尚樹, 飯塚 秀明: 目的関数の平滑化とディープニューラルネットワークの汎化性能におけるモーメンタム法の慣性項の役割, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年秋季研究発表会, 南山大学 (2024年9月11日)
  5. 酒井 裕行, 飯塚 秀明: Riemann多様体上のmemoryless spectral-scaling Broyden公式族の改良およびより一般の写像を用いた拡張, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年春季研究発表会, 筑波大学 筑波キャンパス 春日エリア (2024年3月7日)
  6. 佐藤 尚樹, 飯塚 秀明: 確率的勾配降下法の平滑化効果を利用した段階的最適化手法によるディープニューラルネットワークの大域的最適化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年春季研究発表会, 筑波大学 筑波キャンパス 春日エリア (2024年3月7日)
  1. 中村 優太: 適応手法に基づいたアルゴリズムによる敵対的生成ネットワークの訓練
  2. 泉 宏志朗: Scaled Conjugate Gradient Method for Nonconvex Optimization in Deep Learning
  3. 酒井 裕行: Hager–Zhang type Riemannian Conjugate Gradient Method and Its Global Convergence Property
  1. 岩島 勇斗: 多目的最適化アルゴリズムを用いたサッカーのベストイレブンの提案
  2. 川邉 梨紗: 再帰的フィルタを利用した畳み込みニューラルネットワークにおける最適化手法
  3. 黒崎 裕香: 確率的保有コストを伴うジョブスケジューリングアルゴリズムの比較
  4. 児玉 蓮: ロジスティック回帰を用いた身近な気象状況と翌日の降水確率における因果関係の検証
  5. 橋本 一輝: ニューラルネットワークを用いた投手の球種予測
  6. 林 秀樹: 自然勾配法の近似的手法による生成モデルの学習
  7. 佐藤 尚樹: Using Constant Learning Rate of Two Time-Scale Update Rule for Training Generative Adversarial Networks
  8. 塚田 裕樹: 深層学習のための直線探索を用いた確率的勾配降下法の利用
  9. 芳賀 愛未: 畳み込みニューラルネットワークを用いた地震の予測
  10. 早尾 紘一: 長・短期記憶ネットワークを用いた株価予測
  11. 小泉 龍也: 公平性制約付きソフトマージンサポートベクトルマシンの解析
  1. 佐藤 尚樹, 飯塚 秀明: Existence and Estimation of Critical Batch Size for Training GANs with Two Time-Scale Update Rule, 京都大学数理解析研究所 共同研究 (公開型) 数理最適化: 理論と実践, ハイブリッド開催 (2023年8月28日)
  2. Hiroyuki Sakai, Hideaki Iiduka: Adaptive Learning Rate Optimization Algorithms for Riemannian Optimization,The 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM), Waseda University, Tokyo, Japan (Aug. 20–25, 2023)
  3. Yuki Tsukada, Hideaki Iiduka: Line Search Methods for Nonconvex Optimization in Deep Learning, The 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM), Waseda University, Tokyo, Japan (Aug. 20–25, 2023)
  4. Naoki Sato, Hideaki Iiduka: Theoretical Analysis of Two Time-Scale Update Rule for Training GANs, The 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM), Waseda University, Tokyo, Japan (Aug. 20–25, 2023)
  5. Naoki Sato, Hideaki Iiduka: Existence and Estimation of Critical Batch Size for Training Generative Adversarial Networks with Two Time-Scale Update Rule, The 40th International Conference on Machine Learning (ICML), Hawaii Convention Center, Honolulu, Hawaii, USA (Jul. 23–29, 2023)
  6. Hiroki Naganuma, Hideaki Iiduka: Conjugate Gradient Method for Generative Adversarial Networks, The 26th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS), Palau de Congressos, Valencia, Spain (Apr. 25–27, 2023)
  1. 下山 歌奈子: Deep Leaning Optimizers Using Element-wise $P$-th Power of Stochastic Gradient for Nonconvex Optimization
  2. 朱 伊妮: Unified Algorithm for Nonconvex Stochastic Optimization in Deep Neural Networks
  1. 齊川 拓生: サッカーの試合結果予想のための機械学習アルゴリズム
  2. 鈴木 真里奈: 分枝限定法を利用した最適な観光ルート
  3. 吉村 遥河: 機械学習手法を用いた株価の上下動予測
  4. 星 皓太郎: 資源制約付きプロジェクトスケジューリング問題を解くための線形計画法
  5. 井上 優志: $p$-メディアンモデルを利用した介護施設を統合する施設配置
  6. 王 兆卿: Two time-scale update rule for training generative adversarial networks
  7. 尾上 大介: 5人制三角ベースの打順最適化と守備位置の充足可能性判定
  8. 佐藤 優大: ネットワークのロケーション理論を用いた教員の施設配置
  9. 原田 陽世: 無制約最適化問題に対する三項共役勾配法の大域的収束性
  1. 酒井 裕行, 佐藤 寛之, 飯塚 秀明: Riemann多様体上のHZ型共役勾配法の固有値問題への応⽤, 日本応用数理学会 2022年度年会 「行列・固有値問題の解法とその応用」 研究部会, 北海道大学⾼等教育推進機構 (2022年9月8日)
  1. Kazuhiro Hishinuma, Hideaki Iiduka: Evaluation of Fixed Point Quasiconvex Subgradient Method with Computational Inexactness, Pure and Applied Functional Analysis: Special Issue on Optimization Theory dedicated to Terry Rockafellar on the occasion of his 85th birthday 6 (6): 1303–1316 (2021) Open Access
  1. 小林 悠: Adaptive Optimization Algorithms with Stochastic Conjugate Gradients and their Applications to Machine Learning
  2. 清水 健吾: Parallel Proximal Point Method for Nonsmooth Convex Optimization with Fixed Point Constraints
  1. 上原 優己: サプライネットワークにおけるコスト基準の最適工場配置決定手法
  2. 鈴木 岳豊: 内点法による資源分配最適化
  3. 田辺 拓美: k-means 法におけるクラスター数決定法
  4. 運賀 涼音: 塾講師のシフトにおけるスケジューリングの最適化
  5. 山下 大貴: 状態コスト推定法を用いたテーマパーク問題に関するパレート最適化
  6. 多々羅 美紅: オープンデータを用いた幼高複合施設の施設配置問題
  7. 渡部 拓: 円板形領域損傷モデルにおける最大フロー最小カット定理
  8. 高橋 優斗: 地域の要請を踏まえたスポーツスケジューリングの最適化
  9. 山口 翔: D’Esopo–Lefkowitz 進塁モデルによる打順の最適化
  10. 中村 優太: ゲーム理論を用いたソニーの国内ゲーム機市場への新規参入時とその後の製品戦略分析
  11. 泉 宏志朗: 非平滑非線形方程式系に関する DY 型及び PRP 型平滑化スケーリング共役勾配法
  12. 酒井 裕行: Hybrid Riemannian conjugate gradient methods and their applications
  1. 下山 歌奈子, 飯塚 秀明: 深層ニューラルネットワークを訓練する際に利用する適応学習率最適化アルゴリズムの適切な勾配, 数理解析研究所講究録 No.2194, pp. 1–5, 2021 Open Access
  2. 朱 伊妮, 酒井 裕行, 飯塚 秀明: 適応勾配法を利用したニューラルネットワークの訓練, 数理解析研究所講究録 No.2194, pp. 6–12, 2021 Open Access
  3. Hideaki Iiduka: Halpern-type Subgradient Methods for Convex Optimization over Fixed Point Sets of Nonexpansive Mappings, Proceedings of International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis and International Conference on Optimization: Techniques and Applications -I- pp. 119–125 PDF
  1. 酒井 裕行, 飯塚 秀明: 十分な降下条件を満たす探索方向を生成する Riemann 多様体上の共役勾配法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年秋季研究発表会, 九州大学, オンライン開催 (2021年9月16日)
  2. 泉 宏志朗, 飯塚 秀明: ニューラルネットワークにおける適応的スケーリング共役勾配法, 京都大学数理解析研究所 共同研究 (公開型) 数理最適化の理論と応用の深化, オンライン開催 (2021年8月19日)
  3. 小林 悠, 飯塚 秀明: 深層学習における適応的共役勾配法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会, 東京工業大学, オンライン開催 (2021年3月2日)
  4. 酒井 裕行, 飯塚 秀明: 適応的学習率最適化アルゴリズムの Riemann 多様体への拡張と自然言語処理への応用, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会, 東京工業大学, オンライン開催 (2021年3月2日)
  5. 朱 伊妮, 酒井 裕行, 飯塚 秀明: 適応勾配法を用いたニューラルネットワークの訓練, 京都大学数理解析研究所研究集会 非線形解析学と凸解析学の研究, オンライン開催 (2021年3月1日)
  6. 下山 歌奈子, 小林 悠, 飯塚 秀明: 深層ニューラルネットワークを訓練するための適応学習率最適化アルゴリズムに利用される適切な勾配, 京都大学数理解析研究所研究集会 非線形解析学と凸解析学の研究, オンライン開催 (2021年3月1日)
  1. 菱沼 和弘: Fixed Point Subgradient Methods for Constrained Nonsmooth Optimization (日本語文題: 制約付き非平滑最適化に対する不動点劣勾配法), 明治大学, 2020 PDF
  1. 大石 晴日: 不動点近似法を用いた 5G ネットワークにおける資源割り当て
  1. 石川 直希: カジュアルとフォーマルと色を意識したコーディネートシステム
  2. 松本 実乃梨: 目標照度を最大限満足する最適な光源配置の探索手法
  3. 下山 歌奈子: 線形計画法を用いた資源制約付きプロジェクトスケジューリング問題解法の提案
  4. 清水 恭兵: サポートベクターマシンによる1日後の株価の上下動予測の検証
  5. 土本 芽実: 制約充足を用いた人狼ゲームの役職絞り込み過程の分析
  6. 籾山 太郎: 正則化手法の比較および考察
  7. 井上 慧汰: 三次収束する求根アルゴリズム modified Newton's method に関する調査と無制約最小化問題への応用
  8. 坂口 凱: LSTM を用いたテクニカル分析による日経平均株価予測
  9. 阿部 真雪: USJ における最適な周り方
  1. 小林 悠, 飯塚 秀明: 確率的共役勾配方向を用いた適応的最適化手法と深層学習による画像分類への応用, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2020年春季研究発表会, 奈良春日野国際フォーラム (2020年3月12日)
  2. 菱沼 和弘, 飯塚 秀明: 不動点準凸劣勾配法の耐誤差評価, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2020年春季研究発表会, 奈良春日野国際フォーラム (2020年3月12日)
  3. 大石 晴日, 飯塚 秀明: 5Gネットワークにおける不動点近似法を用いた資源割り当て, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2020年春季研究発表会, 奈良春日野国際フォーラム (2020年3月12日)
  4. 清水 健吾, 飯塚 秀明: 並列型近接点法・劣勾配法による準非拡大写像の不動点集合上での非平滑凸最適化における実計算時間の比較, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2020年春季研究発表会, 奈良春日野国際フォーラム (2020年3月12日)
  5. 酒井 裕行, 飯塚 秀明: Riemann 多様体上の新たな共役勾配法の提案, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2020年春季研究発表会, 奈良春日野国際フォーラム (2020年3月12日)
  1. 吉里 英雄: 確率的不動点最適化アルゴリズムに基づくアンサンブル学習法
  1. 小林 悠: Conjugate-gradient-Based Adam for stochastic optimization and its application to natural language processing
  2. 清水 健吾: 課外活動における教員の施設配置問題
  3. 渡辺 一輝: 平均・分散モデルに基づくロバストポートフォリオ最適化の解法
  4. 藤縄 真鈴: ユーザーの体力を考慮した最適観光スケジュール
  5. 小林 かこの: 一般化ウェーバーモデルによる最適な航空貨物ハブ空港の配置
  6. 河本 拓也: 産業の供給に着目したサプライチェーンにおける利潤最大化の分析
  7. 秋元 理愛: 補助関数法による最適化アルゴリズムと到来時間差に基づく音源定位問題への応用
  8. 金井 航輝: 定石形配置法を用いた人間の模倣AI
  1. Kazuhiro Hishinuma, Hideaki Iiduka: Applying Conditional Subgradient-like Directions to the Modified Krasnosel’skiĭ-Mann Fixed Point Algorithm Based on the Three-term Conjugate Gradient Method, Proceedings of the 10th International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis, pp. 59-67 Open Access
  2. 菱沼 和弘, 飯塚 秀明: 制約付き非平滑凸最小化問題を解くための増分および並列型劣勾配法への直線探索法の組み込み, 数理解析研究所講究録 No.2114, pp. 202–208 Open Access
  1. 飯塚 秀明: 複雑制約付き凸最適化とその応用 –不動点理論で端緒を開く–, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年秋季研究発表会 (2019年9月12日)
  2. Hideaki Iiduka: Fixed Point Algorithms and Their Applications, The International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis–International Conference on Optimization: Techniques and Applications (NACA-ICOTA2019), Future University Hakodate (Aug. 27, 2019)
  1. 小林 悠, 飯塚 秀明: 共役勾配を適用した確率的最適化アルゴリズムと深層学習への応用, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年秋季研究発表会, 東広島芸術文化ホールくらら (2019年9月12日)
  2. 菱沼 和弘, 飯塚 秀明: 不動点準凸準劣勾配法の収束率について, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年秋季研究発表会, 東広島芸術文化ホールくらら (2019年9月12日)
  3. 清水 健吾, 飯塚 秀明: 並列型近接点法による準非拡大写像の不動点集合上での非平滑凸最適化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019年秋季研究発表会, 東広島芸術文化ホールくらら (2019年9月12日)
  4. Kazuhiro Hishinuma, Hideaki Iiduka: Convergence rate analyses of fixed point quasiconvex subgradient method, The International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis–International Conference on Optimization: Techniques and Applications (NACA-ICOTA2019), Future University Hakodate (Aug. 27, 2019)
  1. 藤原 圭吾: 不動点近似法とサポートベクターマシン分類器学習への応用
  1. 宮下 稜: SVM を用いた血液型と性格の無関係性の提案
  2. 大石 晴日: 不動点近似法のネットワーク資源割り当てへの応用
  3. 今泉 博貴: 高的中確率法から見た弓道の成績評価
  4. 岩出 純: ロバスト線形最適化
  5. 江川 潤: プロ野球における重要局面での最適戦略
  6. 田島 康平: 学園祭警備へのゲーム理論の応用
  7. 丹羽 将一: 混雑時における東京ディズニーシーでファストパスを使用した際の最適巡回路
  8. 杉山 輔: 中学校における授業時間割の自動編成
  9. 草野 孝平: 交通信号制御の最適化及び実証実験
  1. 飯塚 秀明: 不動点制約付き非平滑凸最適化, オペレーションズ・リサーチ 経営の科学-特集 第29回RAMPシンポジウム, vol. 63, no. 3, pp. 153–159, 2018.
  1. Hideaki Iiduka: Decentralized Optimization and Its Applications, the 6th Asian Conference on Nonlinear Analysis and Optimization, ANA Intercontinental Manza Beach Resort (Nov. 6, 2018)
  1. Kazuhiro Hishinuma, Hideaki Iiduka: Convergence property, computational performance, and usability of fixed point quasiconvex subgradient method, the 6th Asian Conference on Nonlinear Analysis and Optimization, Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (Nov. 7, 2018)
  2. Yu Kobayashi, Hideaki Iiduka: Stochastic subgradient projection method for nonmonotone equilibrium problems and its application to multi class classification, the 6th Asian Conference on Nonlinear Analysis and Optimization, Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (Nov. 5, 2018)
  3. Hideo Yoshizato, Hideaki Iiduka: Stochastic fixed point optimization algorithm for classifier ensemble with sparsity and diversity learning and its application, the 6th Asian Conference on Nonlinear Analysis and Optimization, Okinawa Institute of Science and Technology Graduate University (Nov. 5, 2018)
  4. Yu Kobayashi, Hideaki Iiduka: Stochastic subgradient method for stochastic equilibrium problems with nonmonotone bifunctions and its application to multiclass classification, RIMS Workshop on Nonlinear Analysis and Convex Analysis, Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University (Aug. 29, 2018)
  5. 菱沼 和弘, 飯塚 秀明: 増分劣勾配法および並列型劣勾配法のサポートベクトルマシン学習への適用とその得失, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018年春季研究発表会, 東海大学高輪キャンパス (2018年3月15日).
  6. 吉里 英雄, 飯塚 秀明: 疎性および多様性を考慮したアンサンブル学習に対する確率的不動点最適化アルゴリズム, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018年春季研究発表会, 東海大学高輪キャンパス (2018年3月15日).
  1. 西野 静佳: 不動点理論を用いた非負値行列因子分解のための数値解法
  2. 野原 芳治: 凸最適化問題とその双対問題に関する 劣勾配法の大規模数値比較
  3. 神場 貴之: 不動点制約を持つ非平滑凸最適化に関する Halpern 型並列近接点法
  4. 櫻井 魁人: 非平滑で凸な目的関数に対する不動点制約付き最適化の並列計算
  5. 菱沼 和弘: 凸関数和最小化問題に対する劣勾配射影法の更新幅構成条件に関する拡張定理
  1. 平戸 大輝: 競合施設の最適配置問題
  2. 橋本 崇宏: 効率値算出モデルを用いたセントラルリーグベストナイン選出
  3. 東野 太紀: 東京ディズニーシーにおけるビギナーに向けた最適な周り方の提供
  4. 井ノ口 雄太: コミュニティバスの時刻表設計
  5. 濱村 圭希: 特殊条件におけるスポーツスケジューリング
  6. 関根 勇太: 制約付き凸最適化に関する確率射影共役勾配法
  7. 孫 可怡: Similarities between the Synthetic CDOs and the Internet Information
  8. 渡邊 雅弘: TVホワイトスペースを利用したメッシュネットワークにおける無線リソース及び経路最適化
  9. 三宮 桂: Broyden-Fletcher-Goldfarb-Shanno 公式を用いた準ニュートン法
  1. 飯塚 秀明: 不動点制約付き非平滑凸最適化とその応用, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 数理計画研究部会 第29回RAMPシンポジウム論文集, pp. 125–142, 2017.
  1. 飯塚 秀明: 不動点制約付き非平滑凸最適化とその応用, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 数理計画研究部会 第29回RAMPシンポジウム《RAMP2017; 連続最適化アルゴリズムの新展開》, 筑波大学春日講堂 (2017年10月13日)
  1. Kazuhiro Hishinuma, Hideaki Iiduka: Iterative method for solving constrained quasiconvex optimization problems based on the Krasnosel'skiĭ-Mann fixed point approximation method, RIMS Workshop on Nonlinear Analysis and Convex Analysis, Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University (Sep. 1, 2017)
  2. 菱沼 和弘, 飯塚 秀明: 不動点制約付き準凸最小化問題に対する準劣勾配法, 京都大学数理解析研究所研究集会《数理最適化の発展:モデル化とアルゴリズム》, 京都大学数理解析研究所 (2017年8月25日)
  3. Kazuhiro Hishinuma, Hideaki Iiduka: Flexible stepsize selection of subgradient methods for constrained convex optimization, the 10th Anniversary Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis, Chitose City Cultural Center (Jul. 7, 2017)
  1. 加藤 美沙: 大規模制約なし最適化に関する最急降下法
  2. 中村 大: 平滑最適化に関するニュートン法の数値解析
  3. 畠山 椋丞: 制約なし最適化問題に対する共役勾配法
  4. 小川 貴之: DFP 公式を用いた準ニュートン法
  5. 大渕 謙太朗: BFGS 公式を用いた準ニュートン法
  6. 五十嵐 明良: Krasnosel'skii-Mann 型不動点近似法とその凸最適化への応用
  7. 三堀 裕太郎: 凸最適化問題に関する不動点近似法の数値比較
  8. 東坂 龍汰: Hybrid 法による強収束不動点近似
  9. 吉里 英雄: 戦略型ゲームにおける Nash 均衡に関して –例と数値解法–
  1. 菱沼 和弘, 飯塚 秀明: 並列型劣勾配法の収束効率を改善させるための直線探索に基づくアプローチ, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年秋季研究発表会, 山形大学小白川キャンパス (2016年9月15日)
  2. 櫻井 魁人, 飯塚 秀明: 非平滑で凸な目的関数に関する不動点制約付き最適化の並列計算, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年秋季研究発表会, 山形大学小白川キャンパス (2016年9月15日)
  3. 野原 芳治, 飯塚 秀明: 凸最適化問題とその双対問題に関する直線探索を用いた劣勾配法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年秋季研究発表会, 山形大学小白川キャンパス (2016年9月15日)
  4. 神場 貴之, 櫻井 魁人, 飯塚 秀明: 不動点制約を持つ非平滑凸最適化に関するHalpern 型並列近接点法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年秋季研究発表会, 山形大学小白川キャンパス (2016年9月15日)
  5. 西野 静佳, 飯塚 秀明: 不動点理論に関するNMFのための数値解法, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年秋季研究発表会, 山形大学小白川キャンパス (2016年9月15日)
  1. Kazuhiro Hishinuma, Hideaki Iiduka: On Acceleration of the Krasnosel’skii-Mann Fixed Point Algorithm Based on Conjugate Gradient Method for Smooth Optimization, Journal of Nonlinear and Convex Analysis: Special Issue-Dedicated to Wataru Takahashi on the occasion of his 70th birth day 16 (11): 2243-2254 (2015)Open Access PDF
  2. Masato Uchida, Hideaki Iiduka, Isao Sugino: Modeling User Behavior in P2P Data Storage System, IEICE Transactions on Communications: Special Section on Quality of Diversifying Communication Networks and Services E98-B (1): 33-41 (2015) PDF
  1. 菱沼 和弘: 微分不可能凸関数和の分散的最小化算法
  2. 櫻井 魁人: 不動点問題に関する Halpern アルゴリズムについて
  3. 野原 芳治: 制約なし最適化に関する共役勾配法について
  4. 西野 静佳: 制約無し最適化に関する最急降下法の収束性
  5. 藤原 圭吾: Krasnosel'skii-Mann 型不動点近似法に関して
  6. 吉池 直樹: 角谷の不動点定理を用いた Nash 均衡の存在性
  7. 竹原 望美: Newton 法を用いた制約なし最適化について
  1. 菱沼 和弘, 飯塚 秀明: 非平滑凸最適化に関する並列計算手法, 数理解析研究所講究録 No.1963, pp.71–77 Open Access
  1. 菱沼 和弘, 飯塚 秀明: 非平滑で凸な目的関数に対する最適化の並列計算, 2014年日本OR学会秋季研究発表会, 北海道科学大学 (2014年8月28-29日)
  2. Kazuhiro Hishinuma, Hideaki Iiduka: Parallel Algorithm for Nonsmooth Convex Optimization, The International Workshop on Nonlinear Analysis and Convex Analysis, Research Institute for Mathematical Sciences, Kyoto University (Aug. 19-21 2014)
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  • 最終更新: 2024/11/29 22:50
  • by Naoki SATO