研究者
J-GLOBAL ID：201601015567193706   更新日: 2024年02月01日

宮武 勇登

ミヤタケ ユウト | Miyatake Yuto
所属機関・部署：
大阪大学 サイバーメディアセンター

大阪大学 サイバーメディアセンター 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 (12件)：
  • 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
  • 2020 - 2024 深層学習に対する数値解析的アプローチ基盤の創出
  • 2022 - 2024 深層学習とデータ同化の協働による固体地球科学の深化
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論文 (41件)：
  • Shun Sato, Yuto Miyatake, John C. Butcher. High-order linearly implicit schemes conserving quadratic invariants. APPLIED NUMERICAL MATHEMATICS. 2023. 187. 71-88
  • Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, Takaharu Yaguchi. The Symplectic Adjoint Method: Memory-Efficient Backpropagation of Neural-Network-Based Differential Equations. IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems. 2023. 1-13
  • Kosuke Akita, Yuto Miyatake, Daisuke Furihata. Composing a surrogate observation operator for sequential data assimilation. JSIAM Letters. 2022. 14. 123-126
  • Shin-ichi Ito, Takeru Matsuda, Yuto Miyatake. Adjoint-based exact Hessian computation. BIT Numerical Mathematics. 2021. 61. 2. 503-522
  • Matsuda, T., Miyatake, Y. Generalization of partitioned Runge-Kutta methods for adjoint systems. Journal of Computational and Applied Mathematics. 2021. 388
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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 (41件)：
  • Adjoint-based exact Hessian computation
    (Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence 2023)
  • A family of fourth-order energy-preserving integrators
    (ANODE 2023)
  • 微分方程式の数値解析とデータサイエンス
    (IBIS 2022 2022)
  • 微分方程式の離散化に関する不確実性定量化の近年の動向
    (RIMS研究集会:常微分方程式の定性的理論とその現象解析への応用 2022)
  • 離散化に由来する不確実性定量化の近年の動向
    (RIMS研究集会:数値解析が拓く次世代情報社会~エッジから富岳まで~ 2022)
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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 (3件)：
  • 2018/04 - 現在 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 (3件)：
  • 2021/04 - 現在 日本応用数理学会論文誌 編集委員
  • 2021/04 - 現在 JSIAM Letters 幹事編集委員
  • - 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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