田中 未来

最適化問題を効率よく解くための研究をしています. 特に, 連続最適化問題に対する解法やその高速化のために利用可能な問題の構造の解析に興味をもっています. 具体的なキーワードとしては, 凸最適化問題, 非凸最適化問題, 非平滑最適化問題, 半正定値最適化問題, 2 次錐最適化問題, 勾配法, 劣勾配法, 近接アルゴリズム, DC アルゴリズム, Newton 法, 内点法などが挙げられます. また, これらの背後に潜む行列解析や凸解析などの数理にも興味をもっています.

さらに, 最近は最適化の応用にも力を入れており, 機械学習などの統計数理をはじめとする諸分野で現れる問題を最適化手法を用いて解決することにも興味をもっています. 実際に研究を行なったことのある応用分野は, 機械学習やデータ解析, 信号・画像処理, 制御工学, 船舶の航路選定や海上輸送, サプライ・チェインの設計, 森林科学における施設配置や位置同定, 材料科学における構造推定など多岐にわたります.

また, 上記のテーマについて大学院生の研究指導も行なっています. 総合研究大学院大学統計科学コースでは 5 年一貫性博士課程の大学院生を受け入れており, 私を指導教員とすることができます. 修士課程修了者であれば 5 年一貫制博士課程の 3 年次に編入学することもできます. また, 他大学に所属する大学院生であっても統計数理研究所の特別共同利用研究員制度で私を指導教員とすることによって, 正式に研究指導を受けることができます. こちらは修士課程や博士前期課程の大学院生についても受入可能です.

数理最適化の理論, 計算, 応用や関連する諸問題に関する共同研究や学術指導あるいは研究指導などにご興味のある方はメールでお気軽にお問い合わせ下さい.