計算情報学研究室 (数理情報学第7研究室)紹介スライド
by
Taihei Oki
Link
Embed
Share
Beginning
This slide
Copy link URL
Copy link URL
Copy iframe embed code
Copy iframe embed code
Copy javascript embed code
Copy javascript embed code
Share
Tweet
Share
Tweet
Slide 1
Slide 1 text
計算情報学研究室 (数理情報学第7研究室) 岩田 覚 谷川 眞一 五十嵐歩美 坂上晋作 大城泰平
Slide 2
Slide 2 text
計算手法を軸とした 分野横断型研究の展開 離散最適化 連続最適化 圧縮センシング 化学情報 機械学習 エネルギー システム 線形計算 情報通信 回路・プラント シミュレーション メカニズムデザイン
Slide 3
Slide 3 text
離散最適化法 • 解き易い問題 (最大流問題,最小木問題) アルゴリズムの高速化 一般的な枠組 • 解き難い問題 (巡回セールスマン問題) 近似アルゴリズム メタヒューリスティック 厳密解法 (分枝限定法,切除平面法) 劣モジュラ関数
Slide 4
Slide 4 text
劣モジュラ関数 • ネットワークのカット容量関数 • 行列の階数関数 • 多元情報源のエントロピー関数 ) ( ) ( ) ( ) ( Y X f Y X f Y f X f È + Ç ³ + V Y X Í " , V X Y R 2 : ® V f : V 有限集合
Slide 5
Slide 5 text
一般化固有値計算による 大域最適化手法 5 楕円体間の符号付き距離 非凸最適化問題として定式化 極値 (KKT) 条件の導出 ⇒2変数固有値問題への帰着 ⇒一般化固有値問題による解法 非凸2次計画問題への拡張
Slide 6
Slide 6 text
No content
Slide 7
Slide 7 text
組合せ的計算幾何学 • 幾何的対象に対する計算問題を解くためのアルゴリズム基盤 – 動作計画 – 幾何的情報システム – 幾何学的モデリング(CAD) • 目標:幾何的対象に背後に潜む組合せ構造を解明したい → 効率的アルゴリズムの設計 goal
Slide 8
Slide 8 text
幾何的グラフ理論 • グラフの埋め込みや剛性 – センサーネットワーク位置同定, タンパク質の挙動解析, 結晶構 造の同定, ロボット制御 • 幾何的特徴を有するグラフの特徴づけ • 連続最適化問題(半正定値計画問題など)と組合せ最適化
Slide 9
Slide 9 text
メカニズムデザイン 9 • メカニズムデザイン: みんなが納得する妥協点を 見つけるにはどうすれば良いか – マッチング(研究室配属, 学校選択) – 投票(選挙, 市民参加型予算) – 資源配分(業務分担, 授業割当, 医療物資の配分)
Slide 10
Slide 10 text
メカニズムデザインとアルゴリズム 10 目標:望ましい性質を満たすメカニズム(アルゴリズム)の設計 → そのようなメカニズムを構築するための数理構造の解明 • 望ましい性質:公平性, (資源配分の)効率性, 嘘をついても 得をしない… メカニズム 例: 劣モジュラ性を 満たす選好構造 公平かつ効率的な 資源配分
Slide 11
Slide 11 text
決定グラフを用いた最適化手法 11 実行可能解の集合を決定グラフを用いて表現 決定グラフ上の操作で様々な実問題にアプローチ ネットワークルーティング 混雑ゲームの均衡解析 s t 1 2 3 4 5 1 Root r 2 3 3 4 5 ⊥ 実行可能解集合 決定グラフ
Slide 12
Slide 12 text
学習理論に基づくアルゴリズム解析 12 L/L♮凸関数最小化に対する最急降下法 の初期解のオンライン学習 𝑡 𝑠 𝑣 A*探索のヒューリスティクス Data Sketching ⋅ 高速低ランク近似の スケッチング行列 ℓ! -distance = 3 argmin Warm-start ℓ! -distance = 1 機械学習で設計 “アルゴリズム+機械学習” の汎化誤差解析
Slide 13
Slide 13 text
代数計算と組合せ最適化 13 0 2 0 0 1 3 0 1 3 ' 行列の階数 ≦ 二部グラフのマッチングの最大サイズ (Edmonds 1967) 行列要素の零・非零情報から二部グラフを作る
Slide 14
Slide 14 text
代数計算と組合せ最適化 14 • 等号が成立するケースの研究, 他の離散構造への拡張 → 数え上げ手法へ応用 • 行列要素の非可換への拡張 → 線形微分・差分方程式系の解析へ応用 • 行列(線形方程式)から非線形方程式への拡張 → 動的システムのシミュレーション手法へ応用 𝐹! = 𝐹!"# + 𝐹!"$ 𝐴(𝑡) d𝑥 d𝑡 𝑡 + 𝐵(𝑡)𝑥 𝑡 = 𝑓(𝑡)
Slide 15
Slide 15 text
数理情報学第7研究室 http://www.opt.mist.i.u-tokyo.ac.jp 知性に裏付けられた楽観主義 合理性(最適性)の追求