武田朗子 (Akiko Takeda) - マイポータル

基本情報

所属: 東京大学大学院情報理工学系研究科教授

学位: 博士(理学)(東京工業大学)
工学修士(慶應義塾大学)

J-GLOBAL ID: 200901007423905142
researchmap会員ID: 5000064988

外部リンク: http://www.or.mist.i.u-tokyo.ac.jp/takeda/index.html

研究キーワード

研究分野

経歴

2018年4月 - 現在

東京大学, 情報理工学（系）研究科, 教授
2016年4月 - 2018年3月

統計数理研究所, 数理・推論研究系, 教授
2013年4月 - 2016年3月

東京大学, 情報理工学（系）研究科, 准教授
2008年4月 - 2013年3月

慶応義塾大学, 理工学部
2003年4月 - 2008年3月

東京工業大学, 情報理工学研究科, 助手
2001年4月 - 2003年3月

東芝, 研究開発センター

学歴

1998年4月 - 2001年3月

東京工業大学, 情報理工学研究科, 数理・計算科学専攻
- 2001年

東京工業大学
1996年4月 - 1998年3月

慶應義塾大学大学院, 理工学研究科, 管理工学専攻
- 1996年

慶應義塾大学

受賞

2016年9月

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, 日本オペレーションズ・リサーチ学会

武田朗子

論文

An inexact successive quadratic approximation method for a class of difference-of-convex optimization problems

Tianxiang Liu, Akiko Takeda

Computational Optimization and Applications 82(1) 141-173 2022年5月
Data-Driven Structured Noise Filtering via Common Dynamics Estimation

Ivan Markovsky, Tianxiang Liu, Akiko Takeda

IEEE Transactions on Signal Processing 68 3064-3073 2020年
A Hybrid Penalty Method for a Class of Optimization Problems with Multiple Rank Constraints

Tianxiang Liu, Ivan Markovsky, Ting Kei Pong, Akiko Takeda

SIAM Journal on Matrix Analysis and Applications 41(3) 1260-1283 2020年1月
Controllability maximization of large-scale systems using projected gradient method

Kazuhiro Sato, Akiko Takeda

IEEE Control Systems Letters 1-1 2020年
Theory and Algorithms for Shapelet-Based Multiple-Instance Learning.

Daiki Suehiro, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Shuji Yamamoto, Kenichi Bannai, Akiko Takeda

Neural Comput. 32(8) 1580-1613 2020年
Construction Methods of the Nearest Positive System.

Kazuhiro Sato, Akiko Takeda

IEEE Control Systems Letters 4(1) 97-102 2020年査読有り
Subspace methods for multi-channel sum-of-exponentials common dynamics estimation

Ivan Markovsky, Tianxiang Liu, Akiko Takeda

2019 IEEE 58th Conference on Decision and Control (CDC) 2019年12月
A refined convergence analysis of pDCA$_e$ with applications to simultaneous sparse recovery and outlier detection

Tianxiang Liu, Ting Kei Pong, Akiko Takeda

COMPUTATIONAL OPTIMIZATION AND APPLICATIONS 73(1) 69-100 2019年査読有り
A successive difference-of-convex approximation method for a class of nonconvex nonsmooth optimization problems

Tianxiang Liu, Ting Kei Pong, Akiko Takeda

MATHEMATICAL PROGRAMMING 176(1-2) 339-367 2019年査読有り
Simple Stochastic Gradient Methods for Non-Smooth Non-Convex Regularized Optimization.

Michael R. Metel, Akiko Takeda

Proceedings of the 36th International Conference on Machine Learning(ICML) 4537-4545 2019年査読有り
Algorithm 996: BBCPOP: A Sparse Doubly Nonnegative Relaxation of Polynomial Optimization Problems With Binary, Box, and Complementarity Constraints.

Naoki Ito, Sunyoung Kim, Masakazu Kojima, Akiko Takeda, Kim-Chuan Toh

ACM Trans. Math. Softw. 45(3) 34-26 2019年査読有り
Nonconvex Optimization for Regression with Fairness Constraints.

Junpei Komiyama, Akiko Takeda, Junya Honda, Hajime Shimao

Proceedings of the 35th International Conference on Machine Learning, ICML 2018, Stockholmsmässan, Stockholm, Sweden, July 10-15, 2018 2742-2751 2018年査読有り
DC formulations and algorithms for sparse optimization problems.

Jun-ya Gotoh, Akiko Takeda, Katsuya Tono

Math. Program. 169(1) 141-176 2018年査読有り
Successive Lagrangian relaxation algorithm for nonconvex quadratic optimization.

Shinji Yamada, Akiko Takeda

J. Global Optimization 71(2) 313-339 2018年査読有り
Multiple-Instance Learning by Boosting Infinitely Many Shapelet-based Classifiers.

Daiki Suehiro, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Shuji Yamamoto, Kenichi Bannai, Akiko Takeda

CoRR abs/1811.08084 2018年査読有り
Equivalences and differences in conic relaxations of combinatorial quadratic optimization problems.

Naoki Ito, Sunyoung Kim, Masakazu Kojima, Akiko Takeda, Kim-Chuan Toh

J. Global Optimization 72(4) 619-653 2018年査読有り
Robust Densest Subgraph Discovery.

Atsushi Miyauchi, Akiko Takeda

2018 IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA MINING (ICDM) 1188-1193 2018年査読有り
Optimal Sizing of Energy Storage Systems for the Energy Procurement Problem in Multi-period Markets under Uncertainties

Konishi, Ryusuke, Keio University, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics, Takahashi, Masaki Keio Univ

Energies 11(1) 158 2018年1月査読有り
Improving Cash Management in Bank Branches by combining Machine Learning and Robust Optimization

Lopez, Jorge, Instituto de, Ingeniería del Conocimiento, Barbero, Alvaro, Instituto de, Ingeniería del Conocimiento, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics

Expert Systems With Applications 92 236-255 2018年査読有り
Household energy consumption prediction by feature selection of lifestyle data.

Kosuke Nishida, Akiko Takeda, Satoru Iwat, Mariko Kiho, Isao Nakayama

2017 IEEE International Conference on Smart Grid Communications, SmartGridComm 2017, Dresden, Germany, October 23-27, 2017 235-240 2017年査読有り

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MISC

Constrained Levenberg-Marquardt Method with Global Complexity Bound

Naoki Marumo, Takayuki Okuno, Akiko Takeda

arXiv:2004.08259 2020年
Hyperparameter Learning via Bilevel Nonsmooth Optimization

Takayuki Okuno, Akiko Takeda, Akihiro Kawana

2018年6月5日
Learning theory and algorithms for shapelets and other local features

Daiki Suehiro, Kohei Hatano, Eiji Takimoto, Shuji Yamamoto, Kenichi Bannai, Akiko Takeda

NIPS Time Series Workshop 2017 2017年12月査読有り
Optimistic Robust Optimization With Applications To Machine Learning

Matthew Norton, Akiko Takeda, Alexander Mafusalov

2017年11月21日
Efficient DC Algorithm for Constrained Sparse Optimization

Katsuya Tono, Akiko Takeda, Jun-ya Gotoh

2017年1月30日
Robustification of Learning Algorithms using Hinge-loss (情報論的学習理論と機械学習情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015))

Kanamori Takafumi, Fujiwara Shuhei, Takeda Akiko

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 115(323) 139-146 2015年11月26日
統一的2値判別モデルに対する効率的な加速近接勾配法 (情報論的学習理論と機械学習情報論的学習理論ワークショップ(IBIS2015))

伊藤直紀, 武田朗子, Kim-Chuan TOH

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 115(323) 299-303 2015年11月26日
1-H-2 2本の2次制約付き非凸2次計画問題に対する多項式時間アルゴリズム(学生セッション:連続最適化(1))

坂上晋作, 中務佑治, 武田朗子, 岩田覚

日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集 2015 166-167 2015年3月26日
サプライ・チェイン最適化における2次錐最適化の応用 (特集 2次錐計画の波に乗れ)

久保幹雄, 小林和博, 武田朗子, 田中未来, 村松正和

オペレーションズ・リサーチ 59(12) 739-747 2014年12月
Breakdown Point of Robust Support Vector Machine (情報論的学習理論と機械学習情報論的学習理論ワークショップ)

Kanamori Takafumi, Fujiwara Shuhei, Takeda Akiko

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 114(306) 49-56 2014年11月17日
Wolfeの最小ノルム点アルゴリズムによるSVM学習 (情報論的学習理論と機械学習情報論的学習理論ワークショップ)

昌士北村, 朗子武田, 覚岩田

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 114(306) 65-71 2014年11月17日
2-A-5 Wolfeの最小ノルム点アルゴリズムによるSVM学習(連続最適化(2))

北村昌士, 武田朗子, 岩田覚

日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集 2014 170-171 2014年8月28日
2-C-7 電力網のサイバー攻撃に対する安全性評価 : ハイパーグラフ最小カット問題の応用(離散最適化(6))

山口勇太郎, 小川安奈, 武田朗子, 岩田覚

日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集 2014 206-207 2014年8月28日
ロバスト最適化から見た機械学習 (特集異分野コミュニケーションによる最適化の広がり)

武田朗子

オペレーションズ・リサーチ 59(5) 254-259 2014年5月
Overview of robust optimization

Akiko Takeda

IEEJ Transactions on Electronics, Information and Systems 134(6) 760-764 2014年
Global Solvers for Variational Bayesian Low-rank Subspace Clustering (情報論的学習理論と機械学習)

中島伸一, 武田朗子, BABACAN S. Derin, 杉山将, 竹内一郎

電子情報通信学会技術研究報告 = IEICE technical report : 信学技報 113(286) 7-14 2013年11月12日
1-C-3 コヒレント・リスク尺度最小化に基づくSVMと格付け判別への適用(金融(1))

後藤順哉, 武田朗子, 山本零

日本オペレーションズ・リサーチ学会春季研究発表会アブストラクト集 2013 46-47 2013年3月5日
機械学習とポートフォリオ選択の素敵な関係 (特集活躍する機械学習)

武田朗子, 後藤順哉

オペレーションズ・リサーチ 57(7) 373-379 2012年7月
最適化におけるロバストネス

武田朗子

システム/制御/情報 : システム制御情報学会誌 = Systems, control and information 55(4) 129-134 2011年4月15日
劣モジュラ性を用いた特徴集合列挙

河原吉伸, 津田宏治, 鷲尾隆, 武田朗子, 湊真一

電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning 110(476) 63-68 2011年3月21日

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書籍等出版物

CVaR Minimizations in Support Vector Machines

Gotoh, Jun-ya Chou University, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics

2016年4月

講演・口頭発表等

Efficient DC Algorithm for Sparse Optimization Problems

Takeda, Akiko, The Institute of, Statistical Mathematics, Tono, Katsuya The, University of Tokyo, Gotoh, Jun-ya, Chuo University

Tokyo Deep Learning Work- shop 2018 2018年3月22日
Optimal Sizing of Photovoltaic Systems for Loss Minimization

Ikeda, Shunnosuke, Keio University, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics, Ohmori, Hiromitsu, Keio University

2018 SICE International Symposium on Control Systems 2018年3月10日
Efficient DC Algorithm for Sparse Optimization Problems

Takeda, Akiko, The Institute of, Statistical Mathematics, Tono, Katsuya The, University of Tokyo, Gotoh, Jun-ya, Chuo University

Georgia Tech and Friedrich- Alexander-Universitat Workshop 2018 2018年3月6日
Learning theory and algorithms for shapelets and other local features

Suehiro, Daiki, Kyushu University, Hatano, Kohei, Kyushu University, Takimoto, Eiji Kyushu, University, Yamamoto, Shuji Keio, University, Bannai, Kenichi Keio, University, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics

NIPS 2017 Time Series Workshop 2017年12月8日
Position-based Multiple-play Multi-armed Bandit Problem with Unknown Position Bias

Komiyama, Junpei, 実講演者, The University of Tokyo, Honda, Junya, The, University of Tokyo, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics

The Thirty-First Annual Conference on Neural Infor- mation Processing Systems 2017年12月6日
Trimmed Density Ratio Estimation

Liu, Song, University of Bristol, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics, Suzuki, Taiji The, University of Tokyo, Fukumizu, Kenji The, Institute of, Statistical Mathematics

The Thirty-First Annual Conference on Neural Information Processing Systems 2017年12月4日
数理最適化の視点から機械学習の紹介

武田朗子, 統計数理研究所

金沢数理データサイエンス研究会 2017年11月17日
Household energy consumption prediction by feature selection of lifestyle data

Nishida, Kosuke, NTT Corporation, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics, Iwata, Satoru The, University of Tokyo, Kiho, Mariko Tokyo, Electric Power Company Holdings, Inc, Nakayama, Isao, Tokyo Electric Power Company Holdings, Inc

IEEE International Conference on Smart Grid Communications 2017年10月25日
Efficient DC Algorithm for Sparse Optimization

Takeda, Akiko, The Institute of, Statistical Mathematics, Tono, Katsuya The, University of Tokyo, Gotoh, Jun-ya, Chuo University

Workshop on Recent Development in Optimization 2017年10月11日
Proximal DC Algorithm for Sparse Optimization

Takeda, Akiko, The Institute of, Statistical Mathematics, Tono, Katsuya The, University of Tokyo, Gotoh, Jun-ya, Chuo University

France / Japan Machine Learning Workshop 2017年9月22日
Proximal DC Algorithm for Sparse Optimization

Takeda, Akiko, The Institute of, Statistical Mathematics, Tono, Katsuya The, University of Tokyo, Gotoh, Jun-ya, Chuo University

Seminar at Vrije Universiteit Brussel 2017年9月18日
不確実性を考慮した最適化手法

武田朗子, 統計数理研究所

RIMS 共同研究「組合せ最適化セミナー」 2017年7月26日
Nonconvex Quadratic Optimization with One or Two Constraints

Iwata, Satoru The, University of Tokyo, Nakatsukasa, Yuji, University of, Oxford, Sakaue, Shinsaku The, University of Tokyo, Takeda, Akiko The, Institute of, Statistical Mathematics

Colloquium at Department of Applied Mathematics at The Hong Kong Polytechnic University 2017年6月22日
Efficient DC Algorithm for Sparse Optimization

Takeda, Akiko, The Institute of, Statistical Mathematics, Tono, Katsuya The, University of Tokyo, Gotoh, Jun-ya, Chuo University

Conference on Nonconvex Statistical Learning 2017 2017年5月27日
Proximal DC Algorithm for Sparse Optimization

Takeda, Akiko, The Institute of, Statistical Mathematics, Tono, Katsuya The, University of Tokyo, Gotoh, Jun-ya, Chuo University

SIAM Conference on Optimization 2017年5月24日
不確実性を考慮した最適化法と機械学習への応用

武田朗子, 統計数理研究所

理研AIP機械学習速習コース 2017年3月28日
Efficient DC Algorithm for Sparse Optimization

Takeda, Akiko, The Institute of, Statistical Mathematics, Tono, Katsuya The, University of Tokyo, Gotoh, Jun-ya, Chou University

Numerical Analysis Group Internal Seminar 2017年3月7日
不確実性を考慮した最適化法の紹介

武田朗子, 統計数理研究所

京都大学リーディング大学院(デザイン学)の講義「数理とデザイン」 2017年1月31日
数理最適化から機械学習へのアプローチ

武田朗子, 統計数理研究所

情報系 WINTER FESTA Episode2 2016年12月23日
世の中の「困った」を解決する数学

武田朗子, 統計数理研究所

大学共同利用機関シンポジウム2016 2016年11月27日

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所属学協会

日本オペレーションズ・リサーチ学会

Works(作品等)

不確実を考慮した設備投資計画手法

2003年 - 2003年

共同研究・競争的資金等の研究課題

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

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 2019年4月 - 2024年3月

金森敬文, 熊谷亘, 竹之内高志, 松井孝太, 川島孝行, 武田朗子
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

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 基盤研究(B) 2019年4月 - 2023年3月

武田朗子, Metel MichaelRos, ロウレンソブルノ・フィゲラ, Liu Tianxiang
一般化固有値計算による大域最適化手法の展開

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 基盤研究(B) 2017年4月 - 2022年3月

岩田覚, 武田朗子, 中務佑治
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

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(C) 基盤研究(C) 2015年4月 - 2020年3月

武田朗子
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

JST CREST 2015年4月 - 2019年3月

林泰弘
現代の数理科学と連携するモデリング手法の構築

JST CREST 2014年10月 - 2019年3月

岩田覚
一般化固有値計算による大域最適化手法

挑戦的萌芽研究 2014年4月 - 2019年3月

岩田覚
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

科研費基盤研究(C) 2015年4月 - 2018年3月

武田朗子
一般化固有値計算による大域最適化手法

日本学術振興会科学研究費助成事業挑戦的萌芽研究挑戦的萌芽研究 2014年4月 - 2017年3月

岩田覚, 武田朗子, 中務佑治
SC途絶リスクマネジメントの方法論およびシステム構築に関する研究

文部科学省科学研究費補助金(基盤研究(A)) 基盤研究(A) 2013年 - 2017年

松川弘明, 中野冠, 山口高平, 鈴木定省, 渡辺千仭, 久保幹雄, 中島健一, 武田朗子
統計的学習理論のポートフォリオ最適化問題への適用

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(B) 若手研究(B) 2011年4月 - 2015年3月

武田朗子
リスク最小化に基づく非凸型識別手法の開発と与信審査・医療診断問題への実証的適用

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(B) 若手研究(B) 2007年 - 2010年

武田朗子
超大規模半正定値計画への挑戦-疎性の活用,並列計算と多項式最適化問題への応用

文部科学省科学研究費補助金(基盤研究(B)) 基盤研究(B) 2007年 - 2009年

小島政和, 藤澤克樹, 武田朗子, 中田和秀, 山下真, FUKUDA Mituhiro, 藤澤克樹, 武田朗子, 中田和秀, 山下真, 福田光浩
不確実性を含んだ数理計画問題に対するロバスト最適化法と最適設備投資決定への適用

日本学術振興会科学研究費助成事業若手研究(B) 若手研究(B) 2004年 - 2006年

武田朗子
多項式計画問題に対する大域的最適解法とその並列計算

文部科学省科学研究費補助金(特定領域研究) 特定領域研究 2004年 - 2005年

小島政和, 藤澤克樹, 武田朗子, 中田和秀, 山下真
多項式計画問題に対する大域的最適解法とその並列計算

文部科学省科学研究費補助金(特定領域研究) 特定領域研究 2003年 - 2003年

小島政和, 武田朗子, 中田和秀, 藤澤克樹
数理計画

1998年 - 2003年

武田朗子

基本情報

研究キーワード

研究分野

経歴

学歴

受賞

論文

MISC

書籍等出版物

講演・口頭発表等

所属学協会

Works(作品等)

共同研究・競争的資金等の研究課題

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