研究者
J-GLOBAL ID：201601015567193706   更新日: 2024年09月30日

宮武 勇登

ミヤタケ ユウト | Miyatake Yuto
所属機関・部署：
大阪大学 D3センター

大阪大学 D3センター について


職名： 准教授
ホームページURL (1件)： https://yutomiyatake.github.io/
研究分野 (4件)： 計算科学 ,  数理情報学 ,  応用数学、統計数学 ,  数学基礎
研究キーワード (10件)： 不確実性定量化 ,  データ同化 ,  数理モデル ,  数値計算 ,  数値線形代数 ,  微分方程式 ,  最適化 ,  数理工学 ,  応用数学 ,  数値解析
競争的資金等の研究課題 (14件)：
  • 2024 - 2028 積型ニューラルネットワーク深層学習による数値解析的アルゴリズムの解析と創出
  • 2024 - 2028 データ同化の信頼性向上に向けた時間逆向き数値計算法の確立と地震学への応用展開
  • 2021 - 2026 数値代数解析学の開拓 ー量子系偏微分方程式の数値解法の新展開ー
  • 2020 - 2025 物理学・情報科学に共通する大規模行列関数の総合的数値計算法の創成
  • 2021 - 2025 発展方程式の数値計算に対する不確実性定量化理論の創出
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論文 (45件)：
  • Haoyu Chu, Shikui Wei, Ting Liu, Yao Zhao, Yuto Miyatake. Lyapunov-Stable Deep Equilibrium Models. Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence. 2024. 38. 10. 11615-11623
  • Yuto Miyatake. A new family of fourth-order energy-preserving integrators. Numerical Algorithms. 2024
  • Naoki Marumo, Takeru Matsuda, Yuto Miyatake. Modelling the discretization error of initial value problems using the Wishart distribution. Applied Mathematics Letters. 2024. 147
  • Kitano Tomoya, Miyatake Yuto, Furihata Daisuke. A modified model for topic detection from a corpus and a new metric evaluating the understandability of topics. JSIAM Letters. 2023. 15. 121-124
  • Shun Sato, Yuto Miyatake, John C. Butcher. High-order linearly implicit schemes conserving quadratic invariants. APPLIED NUMERICAL MATHEMATICS. 2023. 187. 71-88
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MISC (3件)：
  • Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, Takaharu Yaguchi. Symplectic Adjoint Method for Exact Gradient of Neural ODE with Minimal Memory. 2021
  • 宮武 勇登. 長時間積分用のエネルギー保存解法 (現象解明に向けた数値解析学の新展開). 数理解析研究所講究録. 2016. 1995. 48-56
  • Kimiaki Kinugasa, Yuto Miyatake, Takayasu Matsuo. Structure-preserving integrators for the Benjamin-type equations. 2015
講演・口頭発表等 (46件)：
  • Quantifying the discretization error in the numerical integration of evolution equations via Bayesian isotonic regression
    (ICNAAM 2024 2024)
  • Quantifying the discretization error in the numerical integration of evolution equations via Bayesian isotonic regression
    (Finland-Japan Workshop in Industrial and Applied Mathematics 2024)
  • Quantifying the discretization error in the numerical integration of evolution equations via Bayesian isotonic regression
    (Workshop on Structure-preserving numerical methods and their applications 2024)
  • Splitting algorithms for total variation imaging via SAV approach
    (SciCADE 2024 2024)
  • Quantifying uncertainty in the numerical integration of evolution equations based on Bayesian isotonic regression
    (ProbNum 24 2024)
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学歴 (3件)：
  • 2012 - 2015 東京大学 大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 博士課程
  • 2010 - 2012 東京大学 大学院 情報理工学系研究科 数理情報学専攻 修士課程
  • 2006 - 2010 東京大学 工学部 計数工学科
学位 (1件)：
  • 情報理工学 (東京大学)
経歴 (4件)：
  • 2024/10 - 現在 大阪大学 D3センター 准教授
  • 2018/04 - 2024/09 大阪大学 サイバーメディアセンター 准教授
  • 2017/04 - 2018/03 名古屋大学 大学院 工学研究科 応用物理学専攻 助教
  • 2015/04 - 2017/03 名古屋大学 大学院 工学研究科 計算理工学専攻 助教
委員歴 (4件)：
  • 2024/08 - 現在 日本応用数理学会論文誌 編集委員会 副委員長
  • 2021/04 - 現在 JSIAM Letters 幹事編集委員
  • 2021/04 - 2024/07 日本応用数理学会論文誌 編集委員
  • - 2018/09 日本応用数理学会 2018年度年会 実行委員
受賞 (4件)：
  • 2017/03 - 日本数学会 日本数学会 2016年度応用数学研究奨励賞
  • 2015/06 - 日本応用数理学会 若手優秀講演賞 ハミルトン系に対する並列的なエネルギー保存解法
  • 2013/09 - SciCADE 2013 (New Zealand Branch of Australia and New Zealand Industrial and Applied Mathematics) John Butcher Prize
  • 2013/06 - East Asia Section of SIAM Student Paper Prize
所属学会 (3件)：
日本数学会 ,  日本応用数理学会 ,  Society for Industrial and Applied Mathematics
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