櫻井 鉄也

J-GLOBALへ         更新日: 18/11/07 03:11
 
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研究者氏名
櫻井 鉄也
 
サクライ テツヤ
所属
筑波大学
部署
システム情報系
職名
教授

研究分野

 
 

経歴

 
2017年4月
   
 
理化学研究所 計算科学研究機構 客員主幹研究員
 
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
 - 
2017年5月
日本応用数理学会  JSIAM Letters編集委員長
 
2015年6月
 - 
2017年5月
日本応用数理学会  理事
 

受賞

 
2017年4月
平成30年度科学技術分野の文部科学大臣表彰(研究部門)
 
2018年2月
2017 BEST FACULTY MEMBER
 
2017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
 

論文

 
局地気象シミュレーションで現れる線形方程式に対する前処理の評価
平野光・多田野寛人・櫻井鉄也・池田亮作・日下博幸;多田野寛人;櫻井鉄也;池田亮作;+日下, 博幸
日本応用数理学会2011年度年会予稿集      2011年9月
Large Scale Spectral Clustering Using Sparse Representation Based on Hubness
Ye, Xiucai;Li, Hongmin;Sakurai, Tetsuya;Liu, Zhi
Proceeding of the IEEE International Conference on Cloud and Big Data Computing      2018年   [査読有り]
Unsupervised Feature Selection for Microarray Gene Expression Data Based on Discriminative Structure Learning
Ye, Xiucai;Sakurai, Tetsuya
Journal of Universal Computer Science   24(6) 725-741   2018年   [査読有り]
The analysis of microarray gene expression data to obtain useful information is a challenging problem in bioinformatics. Feature selection is an efficient computational technique in processing the analysis of high-dimensional microarray data. Due ...
Ye, Xiucai;Sakurai, Tetsuya
Intelligent Data Analysis   22(4) 751-765   2018年   [査読有り]
The similarity measure for complex data may not precisely reflect the true data structure, which leads to suboptimal clustering performance for spectral clustering. In this paper, we propose a novel spectral clustering method which measures the si...
Efficient and Scalable Calculation of Complex Band Structure using Sakurai-Sugiura Method
Iwase, Shigeru;Futamura, Yasunori;Imakura, Akira;Sakurai, Tetsuya;ono, Tomoya
Proc. of The International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC'17)      2017年11月   [査読有り]

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

 
スペクトラル特徴量スケーリングの多クラス分類問題への拡張
松田, 萌望;保國, 惠一;今倉, 暁;櫻井, 鉄也
日本応用数理学会2018年度年会, 名古屋   2018年9月3日   
Network organization of cortical neurons across waking and sleep in naturally behaving mice
大山 薫 (Ohyama, K.);Morikuni, K. (保國 惠一);Matsumoto, S. (松本 すみ礼);Matsuda, M. (松田 萌望);Makino, Y., (牧野 裕一);McHugh, T. J.;Sakurai, T. (櫻井 鉄也);Yanagisawa, M. (柳沢 正史);Greene, R. W.;Vogt, K. E,
第42回日本神経科学大会, 神戸   2018年7月26日   
Overview of ESSEX-II - Equipping Sparse Solvers for Exascale -
Sakurai,Tetsuya
SPPEXA Workshop Japan 2017   2017年4月6日   
Development of a Scalable Parallel Eigensolver for Large-scale Simulations and Data Analysis
Sakurai,Tetsuya
SPPEXA Workshop Parallel Programming Models   2017年10月18日   
Development of a Hierarchical Parallel Solver for Nonlinear Eigenvalue Problems
Sakurai,Tetsuya
JST/CREST International Symposium on Post Petascale System Software   2017年12月12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