宮武勇登 (Yuto Miyatake) - マイポータル

基本情報

所属: 大阪大学 D3センター准教授

学位: 情報理工学(東京大学)

研究者番号: 60757384
ORCID iD: https://orcid.org/0000-0002-5742-6251
J-GLOBAL ID: 201601015567193706
researchmap会員ID: B000251373

外部リンク: https://yutomiyatake.github.io/

研究キーワード

研究分野

経歴

2024年10月 - 現在

大阪大学, D3センター, 准教授
2018年4月 - 2024年9月

大阪大学サイバーメディアセンター, 准教授
2017年4月 - 2018年3月

名古屋大学大学院工学研究科応用物理学専攻, 助教
2015年4月 - 2017年3月

名古屋大学大学院工学研究科計算理工学専攻, 助教

学歴

2012年4月 - 2015年3月

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年4月 - 2012年3月

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年4月 - 2010年3月

東京大学, 工学部, 計数工学科

委員歴

受賞

2017年3月

日本数学会 2016年度応用数学研究奨励賞, 日本数学会

宮武勇登
2015年6月

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, 日本応用数理学会

宮武勇登
2013年9月

John Butcher Prize, SciCADE 2013 (New Zealand Branch of Australia and New Zealand Industrial and Applied Mathematics)

宮武勇登
2013年6月

Student Paper Prize, East Asia Section of SIAM

宮武勇登

論文

Structure-preserving numerical methods for constrained gradient flows of planar closed curves with explicit tangential velocities

Tomoya Kemmochi, Yuto Miyatake, Koya Sakakibara

Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics 2024年12月27日
Lyapunov-Stable Deep Equilibrium Models

Haoyu Chu, Shikui Wei, Ting Liu, Yao Zhao, Yuto Miyatake

Proceedings of the AAAI Conference on Artificial Intelligence 38(10) 11615-11623 2024年3月25日査読有り
Adaptive projected SOR algorithms for nonnegative quadratic programming

Yuto Miyatake, Tomohiro Sogabe

Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics 2024年
A new family of fourth-order energy-preserving integrators

Yuto Miyatake

Numerical Algorithms 2024年査読有り
Modelling the discretization error of initial value problems using the Wishart distribution

Naoki Marumo, Takeru Matsuda, Yuto Miyatake

Applied Mathematics Letters 147 2024年1月査読有り
A modified model for topic detection from a corpus and a new metric evaluating the understandability of topics

Kitano Tomoya, Miyatake Yuto, Furihata Daisuke

JSIAM Letters 15 121-124 2023年12月査読有り
High-order linearly implicit schemes conserving quadratic invariants

Shun Sato, Yuto Miyatake, John C. Butcher

APPLIED NUMERICAL MATHEMATICS 187 71-88 2023年5月査読有り
The Symplectic Adjoint Method: Memory-Efficient Backpropagation of Neural-Network-Based Differential Equations

Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, Takaharu Yaguchi

IEEE Transactions on Neural Networks and Learning Systems 1-13 2023年査読有り
Composing a surrogate observation operator for sequential data assimilation

Kosuke Akita, Yuto Miyatake, Daisuke Furihata

JSIAM Letters 14 123-126 2022年査読有り
Adjoint-based exact Hessian computation

Shin-ichi Ito, Takeru Matsuda, Yuto Miyatake

BIT Numerical Mathematics 61(2) 503-522 2021年2月17日査読有り
Generalization of partitioned Runge–Kutta methods for adjoint systems

Matsuda, T., Miyatake, Y.

Journal of Computational and Applied Mathematics 388 2021年査読有り
A fully discrete curve-shortening polygonal evolution law for moving boundary problems

Koya Sakakibara, Yuto Miyatake

Journal of Computational Physics 424 109857-109857 2021年1月査読有り
Estimation of Ordinary Differential Equation Models with Discretization Error Quantification

Takeru Matsuda, Yuto Miyatake

SIAM/ASA Journal on Uncertainty Quantification 2021年1月査読有り
Computing the matrix fractional power with the double exponential formula

Fuminori Tatsuoka, Tomohiro Sogabe, Yuto Miyatake, Tomoya Kemmochi, Shao-Liang Zhang

ETNA - Electronic Transactions on Numerical Analysis 54 558-580 2020年12月3日査読有り
Algorithms for the computation of the matrix logarithm based on the double exponential formula

Fuminori Tatsuoka, Tomohiro Sogabe, Yuto Miyatake, Shao Liang Zhang

Journal of Computational and Applied Mathematics 373 2020年8月1日査読有り
A parallelizable energy-preserving integrator MB4 and its application to quantum-mechanical wavepacket dynamics

Yuto Miyatake

Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics 2020年7月22日査読有り
Adaptive SOR methods based on the Wolfe conditions

Yuto Miyatake, Tomohiro Sogabe, Shao Liang Zhang

Numerical Algorithms 84(1) 117-132 2020年5月1日査読有り
Relation between the T-congruence Sylvester equation and the generalized Sylvester equation

Yuki Satake, Masaya Oozawa, Tomohiro Sogabe, Yuto Miyatake, Tomoya Kemmochi, Shao-Liang Zhang

Applied Mathematics Letters 96 7 2019年10月査読有り
Modified Strang splitting for semilinear parabolic problems.

Kosuke Nakano, Tomoya Kemmochi, Yuto Miyatake, Tomohiro Sogabe, Shao-Liang Zhang

CoRR abs/1910.06525 77-80 2019年査読有り
A structure-preserving Fourier pseudo-spectral linearly implicit scheme for the space-fractional nonlinear Schrödinger equation

Yuto Miyatake, Tai Nakagawa, Tomohiro Sogabe, Shao-Liang Zhang

Journal of Computational Dynamics 6(2) 361-383 2019年査読有り

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MISC

Symplectic Adjoint Method for Exact Gradient of Neural ODE with Minimal Memory

Takashi Matsubara, Yuto Miyatake, Takaharu Yaguchi

2021年2月19日
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)

宮武勇登

数理解析研究所講究録 1995 48-56 2016年4月
Structure-preserving integrators for the Benjamin-type equations

Kimiaki Kinugasa, Yuto Miyatake, Takayasu Matsuo

2015年7月30日

講演・口頭発表等

Quantifying the discretization error in the numerical integration of evolution equations via Bayesian isotonic regression

Y. Miyatake

ICNAAM 2024 2024年9月15日
Quantifying the discretization error in the numerical integration of evolution equations via Bayesian isotonic regression

Y. Miyatake

Finland-Japan Workshop in Industrial and Applied Mathematics 2024年8月29日
Quantifying the discretization error in the numerical integration of evolution equations via Bayesian isotonic regression

Y. Miyatake

Workshop on Structure-preserving numerical methods and their applications 2024年7月22日招待有り
Splitting algorithms for total variation imaging via SAV approach

R. H. Chan, Y. Miyatake

SciCADE 2024 2024年7月18日
Quantifying uncertainty in the numerical integration of evolution equations based on Bayesian isotonic regression

Y. Miyatake

ProbNum 24 2024年7月15日
Adjoint-based exact Hessian computation

Y. Miyatake

Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence 2023年3月
A family of fourth-order energy-preserving integrators

Y. Miyatake

ANODE 2023年2月
微分方程式の数値解析とデータサイエンス

宮武勇登

IBIS 2022 2022年11月
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

宮武勇登, 松田孟留

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年11月
離散化に由来する不確実性定量化の近年の動向

宮武勇登

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年10月
Generalized nearly isotonic regression and its applications to discretization error quantification of ODEs

Y. Miyatake

JSPS Alumni Seminar Topics in computational methods for stochastic and deterministic differential equations 2022年10月
Quantifying uncertaintiesin the numerical integration of ODEs

宮武勇登

RIMS研究集会：ランダム力学系・非自励力学系研究の展望：理論と応用 2022年9月
A family of fourth-order energy-preserving integrators

Y. Miyatake

ICNAAM 2022 2022年9月
Quantifying the error in the numerical integration of ODEs based on isotonic regression

T. Matsuda, Y. Miyatake

WCCM-APCOM 2022 2022年8月
Piecewise monotone estimation in one-parameter exponential families

T. Matsuda, Y. Miyatake

EcoSta 2022 2022年6月
Adjoint-based computation of the exact Hessian-vector multiplication

S. Ito, T. Matsuda, Y. Miyatake

ICNAAM 2020 2020年9月18日
Adjoint-based algorithm for computing the exact Hessian-vector multiplication

Y. Miyatake

ANZIAM2020
Quantifying discretisation errors by isotonic regression and its application to estimating ODE models

Takeru Matsuda, Yuto Miyatake

Geometric Numerical Integration of Differential Equations 2019年9月招待有り
On the equivalence between SOR-type methods for linear systems and Itoh–Abe-type discrete gradient methods for gradient systems

Yuto Miyatake, Tomohiro Sogabe, Shao-Liang Zhang

SciCADE 2019 2019年7月
Quantifying and reducing forward uncertainty in estimating parameters of initial value problems

Takeru Matsuda, Yuto Miyatake

SIAM: East Asian Section Conference 2019 2019年6月

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担当経験のある科目(授業)

2022年 - 現在

学問への扉 (大阪大学)
2020年 - 現在

応用数理学9 (大阪大学)
2018年 - 現在

実験数学1 (大阪大学)
2015年 - 2917年

数学２及び演習 (名古屋大学)
2023年 - 2023年

解析数理要論 (東京大学)
2015年 - 2017年

Applied Physics Tutorial III (名古屋大学)

所属学協会

共同研究・競争的資金等の研究課題

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

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 2024年4月 - 2028年3月

降籏大介, 松尾宇泰, 田中健一郎, 宮武勇登, 佐藤峻
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

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(B) 2024年4月 - 2028年3月

宮武勇登
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

日本学術振興会科学研究費助成事業挑戦的研究(開拓) 挑戦的研究(開拓) 2021年7月 - 2026年3月

宮武勇登
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

日本学術振興会科学研究費助成事業基盤研究(A) 基盤研究(A) 2020年4月 - 2025年3月

曽我部知広, 荻田武史, 野中千穂, 宮武勇登, 田中健一郎, 星健夫, 臼田毅
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

JST さきがけ 2021年10月 - 2025年3月
深層学習に対する数値解析的アプローチ基盤の創出

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) 2020年4月 - 2024年3月

降籏大介, 松尾宇泰, 田中健一郎, 宮武勇登, 佐藤峻
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

東京大学東京大学地震研究所特定共同研究 (B) 2022年4月 - 2024年3月
連続型数理モデル構築のための不確実性定量化手法

JST ACT-I 加速フェーズ 2020年4月 - 2022年3月
微分方程式に対する汎用的並列構造保存数値解法の基礎理論構築と数値的検証

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) 2016年4月 - 2020年3月

宮武勇登
連続型数理モデル構築のための確率的アルゴリズムの整備

JST ACT-I 2018年10月 - 2020年3月

宮武勇登
数理構造の抽出と保存を中心とした次世代エレクトロニクス材料設計基盤の創出

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) 2016年7月 - 2019年3月

松尾宇泰, 山本有作, 多田朋史, 宮武勇登, 星健夫
数理構造の抽出と保存を中心とした次世代エレクトロニクス材料設計基盤の創出

科学研究費補助金基盤研究 (B) 2016年7月 - 2019年3月

松尾宇泰
離散変分法および離散偏導関数法の実用化に向けた基礎研究

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費特別研究員奨励費 2012年4月 - 2015年3月

宮武勇登
構造保存有限要素法の誤差解析理論の構築

日本学術振興会科学研究費助成事業特別研究員奨励費特別研究員奨励費 2015年 - 2015年

宮武勇登

宮武勇登

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研究分野

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学歴

委員歴

受賞

論文

MISC

講演・口頭発表等

担当経験のある科目(授業)

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