櫻井 鉄也

J-GLOBALへ         更新日: 17/08/09 02:56
 
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研究者氏名
櫻井 鉄也
所属
筑波大学
部署
システム情報系
職名
教授
学位
博士(工学)

研究分野

 
 

経歴

 
2017年4月
   
 
理化学研究所 計算科学研究機構 客員研究員
 
2014年4月
   
 
放送大学 客員教授
 

学歴

 
 
 - 
1986年
名古屋大学 工学研究科 情報工学
 

委員歴

 
2015年4月
   
 
日本応用数理学会  JSIAM Letters編集委員長
 
2015年6月
   
 
日本応用数理学会  理事
 

受賞

 
2027年2月
筑波大学 2016 BEST FACULTY MEMBER
 
2015年9月
日本汪洋数理学会 日本応用数理学会論文賞
受賞者: 朝倉順子, 櫻井鉄也, 多田野寛人, 池上努, 木村欣司
 
2015年2月
筑波大学 2014 BEST FACULTY MEMBER
 
2011年9月
日本応用数理学会 応用数理学会2011年度年会若手優秀ポスター賞(指導学生)
 
2009年9月
日本応用数理学会 日本応用数理学会論文賞
 

論文

 
Ye, Xiucai;Sakurai, Tetsuya
Proc. 9th International Conference on Machine Learning and Computing (ICMLC 2017)   405-409   2017年2月   [査読有り]
Improving the numerical stability of the Sakurai-Sugiura method for quadratic eigenvalue problems
Chen, Hongjia;Maeda, Yasuyuki;Imakura, Akira;Sakurai, Tetsuya;Tisseur, Francoise
JSIAM Letters   9 17-20   2017年3月   [査読有り]
<p> The Sakurai-Sugiura method with Rayleigh-Ritz projection (SS-RR method) finds the eigenvalues in a certain domain of the complex plane of large quadratic eigenvalue problems (QEPs). The SS-RR method can suffer from numerical instability when t...
Ide, Takanori;Inoue, Yuto;Futamura, Yasunori;Sakurai, Tetsuya
Mathematical Analysis of Continuum Mechanics and Industrial Applications   26 107-218   2016年11月   [査読有り]
Alternating optimization method based on nonnegative matrix factorizations for deep neural networks
Sakurai, Tetsuya;Imakura, Akira;Inoue, Yuto;Futamura, Yasunori
Proceedings of the 23rd International Conference on Neural Information Processing (ICONIP 2016), LNCS 9950   16-21   2016年10月   [査読有り]
Imakura, Akira;Sakurai, Tetsuya
Numer. Alg.   75(2) 413-433   2017年6月   [査読有り]
Complex moment-based eigensolvers for solving interior eigenvalue problems have been studied because of their high parallel efficiency. Recently, we proposed the block Arnoldi-type complex moment-based eigensolver without a low-rank approximation....

書籍等出版物

 
2015 INTERNATIONAL JOINT CONFERENCE ON NEURAL NETWORKS (IJCNN)
Ye, Xiucai; Sakurai, Tetsuya
IEEE   2015年   ISBN:9781479919598
数値の処理と数値解析
櫻井,鉄也
放送大学教育振興会   2014年3月   
数値計算法
櫻井, 鉄也
オーム社 オーム社    1998年1月   
大規模一般化固有値問題の並列解法
櫻井鉄也 (担当:監修)
応用数理 応用数理    2003年1月   
MATLAB/Scilabで理解する数値計算
櫻井鉄也
東京大学出版会 東京大学出版会    2003年1月   

講演・口頭発表等

 
積分型固有値解法による大規模シミュレーションとデータ解析 [招待有り]
Sakurai,Tetsuya
日本数学会2016年度年会   2016年3月16日   
A Deep Neural Network Algorithm using Nonnegative Matrix Factorizations [招待有り]
Sakurai, Tetsuya;Inoue, Yuto;Imakura, Akira;Yasunori, Futamura
International Conference on Machine Learning and Computing (ICMLC 2017)   2017年2月26日   
大規模並列環境で性能を発揮するスケーラブルな固有値解析ソフトウェアの開発 [招待有り]
Sakurai,Tetsuya
MSC Software 2017 Users Conference   2017年6月7日   
Spectral Clustering and Discriminant Analysis for Unsupervised Feature Selection
Ye, Xiucai;Sakurai, Tetsuya
”TIAかけはし”ポスター交流会 ~計算科学・計測技術・インフォマティクスの融合によるインテリジェント解析~   2016年8月30日   
Distributed Parallel Implementation of Neural Network for Supercomputers
Inoue, Yuto;Sakurai, Tetsuya
”TIAかけはし”ポスター交流会 ~計算科学・計測技術・インフォマティクスの融合によるインテリジェント解析~   2016年8月30日   

競争的資金等の研究課題

 
ポストペタスケールに対応した階層モデルによる超並列固有値解析エンジンの開発
科学技術振興機構: 戦略的創造研究推進事業(CREST)
研究期間: 2011年4月 - 2018年3月    代表者: 櫻井 鉄也
本研究では、ポストペタスケールアーキテクチャの特徴である階層的並列構造に対応した「超並列固有値解析エンジン」を開発します。本エンジンは、従来の固有値解法の問題点であるスケーラビリティと耐故障性を克服するために新しく構築するアルゴリズムに基づきます。これにより、先端理工学シミュレーションにおいてこれまで不可能であった規模の計算を実現し、広範な科学・産業分野での技術革新への可能性を拓きます。
階層型並列固有値解析ソフトウェアの高性能実装技術および各種アプリケーションに対する高性能利用技術の開発
革新的ハイパフォーマンス・コンピューティング・インフラ(HPCI): HPCIシステム利用課題:「京」一般利用
研究期間: 2014年4月 - 2015年3月    代表者: 櫻井鉄也
大規模固有値問題の並列解法
JST戦略的創造研究推進制度(研究チーム型) (戦略的基礎研究推進事業:CREST)
線形方程式の反復解法
大規模データ解析手法

特許

 
特願2017-113630 : 画像処理システム、評価モデル構築方法、画像処理方法及びプログラム
櫻井, 鉄也;木村宇任
特願2017-113759 : 画像処理システム、評価モデル構築方法、画像処理方法及びプログラム
櫻井, 鉄也;木村宇任
特願2017-005786 : 画像処理システム、画像処理方法及び画像処理プログラム
永田, 毅;渋木, 尚;前川, 秀正;佐野, 碧;檜作, 彰良;浅井, 剛;吉田, 貢;六角, 広介;櫻井, 鉄也;祖平, 明夫