研究者
J-GLOBAL ID:200901007423905142   更新日: 2024年12月11日

武田 朗子

タケダ アキコ | Takeda Akiko
所属機関・部署:
職名: 教授
ホームページURL (2件): http://www.or.mist.i.u-tokyo.ac.jp/takeda/index.htmlhttps://www.or.mist.i.u-tokyo.ac.jp/takeda/index-e.html
研究分野 (4件): 安全工学 ,  社会システム工学 ,  数理情報学 ,  情報学基礎論
研究キーワード (14件): エネルギー最適化 ,  ロバスト最適化 ,  半正定値計画問題 ,  機械学習 ,  不確実性 ,  非凸最適化 ,  判別分別 ,  L0ノルム ,  金融工学 ,  ポートフォリオ選択 ,  数理最適化 ,  オペレーションズリサーチ ,  Mathematical programming ,  Operations research
競争的資金等の研究課題 (17件):
  • 2019 - 2024 高次元・大規模・多ドメインデータの特徴抽出と情報統合による統計的学習
  • 2019 - 2023 一般的な非凸非平滑最適化のための効率的解法の開発と機械学習への応用
  • 2017 - 2022 一般化固有値計算による大域最適化手法の展開
  • 2015 - 2020 大規模ロバスト最適化問題に対する効率的解法と機械学習への応用
  • 2015 - 2019 汎用的な実証基盤体系を利用したシナリオ対応型分散協調 EMS 実現手法の創出
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論文 (97件):
  • Shota Takahashi, Akiko Takeda. Approximate bregman proximal gradient algorithm for relatively smooth nonconvex optimization. Computational Optimization and Applications. 2024
  • Naoki Marumo, Takayuki Okuno, Akiko Takeda. Accelerated-gradient-based generalized Levenberg-Marquardt method with oracle complexity bound and local quadratic convergence. Mathematical Programming. 2024
  • Naoki Marumo, Akiko Takeda. Parameter-Free Accelerated Gradient Descent for Nonconvex Minimization. SIAM Journal on Optimization. 2024. 34. 2. 2093-2120
  • Naoki Marumo, Akiko Takeda. Universal heavy-ball method for nonconvex optimization under Hölder continuous Hessians. Mathematical Programming. 2024
  • Naoki Marumo, Takayuki Okuno, Akiko Takeda. Majorization-minimization-based Levenberg-Marquardt method for constrained nonlinear least squares. Computational Optimization and Applications. 2023. 84. 3. 833-874
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MISC (40件):
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書籍 (1件):
  • CVaR Minimizations in Support Vector Machines
    2016
講演・口頭発表等 (29件):
  • Efficient DC Algorithm for Sparse Optimization Problems
    (Tokyo Deep Learning Work- shop 2018 2018)
  • Optimal Sizing of Photovoltaic Systems for Loss Minimization
    (2018 SICE International Symposium on Control Systems 2018)
  • Efficient DC Algorithm for Sparse Optimization Problems
    (Georgia Tech and Friedrich- Alexander-Universitat Workshop 2018 2018)
  • Learning theory and algorithms for shapelets and other local features
    (NIPS 2017 Time Series Workshop 2017)
  • Position-based Multiple-play Multi-armed Bandit Problem with Unknown Position Bias
    (The Thirty-First Annual Conference on Neural Infor- mation Processing Systems 2017)
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Works (1件):
  • 不確実を考慮した設備投資計画手法
    2003 - 2003
学歴 (4件):
  • 1998 - 2001 東京工業大学 情報理工学研究科 数理・計算科学専攻
  • - 2001 東京工業大学
  • 1996 - 1998 慶應義塾大学大学院 理工学研究科 管理工学専攻
  • - 1996 慶應義塾大学
学位 (2件):
  • 博士(理学) (東京工業大学)
  • 工学修士 (慶應義塾大学)
経歴 (6件):
  • 2018/04 - 現在 東京大学 情報理工学(系)研究科 教授
  • 2016/04 - 2018/03 統計数理研究所 数理・推論研究系 教授
  • 2013/04 - 2016/03 東京大学 情報理工学(系)研究科 准教授
  • 2008/04 - 2013/03 慶応義塾大学 理工学部
  • 2003/04 - 2008/03 東京工業大学 情報理工学研究科 助手
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受賞 (1件):
  • 2016/09 - 日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究賞 本学会員であること,独創性と将来性に富みORの発展に寄与する研究業績を挙げていること,の条件を満たす個人に贈られる賞
所属学会 (1件):
日本オペレーションズ・リサーチ学会
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