櫻井 鉄也

J-GLOBALへ         更新日: 18/07/06 03:04
 
アバター
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

 
Iwase, Shigeru; Futamura, Yasunori; Imakura, Akira; Sakurai, Tetsuya; Tsukamoto, Shigeru; Ono, Tomoya
PHYSICAL REVIEW B   97(19)    2018年5月
Fully Convolutional Network を用いた インフラ点検におけるひび割れの自動検出
Takato, Kimura;ARANHA, CLAUS DE CASTRO;Tetsuya, Sakurai
情報処理学会論文誌 数理モデル化と応用   11(1) 12-20   2018年3月   [査読有り]
インフラの老朽化に伴うひび割れは重大な事故の要因となるため,継続的な点検によってひび割れ
を発見し適切な修繕を行う必要がある.現在,主に人による目視検査や打音検査が行われているが,時間
や人員コストがかかるため,画像解析によるひび割れの自動検出が期待されている.ひび割れの自動検出に関する従来手法の課題として,検出精度が十分でないことや,計算時間がかかるといったことが挙げ
られる.このような課題に対して本論文では,画像の領域分割問題において高い性能を示している Fully
Convoluti...
多クラス分類問題に対する スペクトラル特徴量スケーリング
松田 萌望 (Matsuda, M.);保國 惠一 (Morikuni, K.);櫻井 鉄也 (Sakurai, T.)
第47回数値解析シンポジウム 講演予稿集   31-34   2018年6月
Spectral feature scaling method for supervised dimensionality reduction
Matsuda, M.;Morikuni, K.;Sakurai, T.
arXiv:1805.07006 [stat.ML]   1-11   2018年5月
Imakura, Akira; Sakurai, Tetsuya
PARALLEL COMPUTING   74(SI) 34-48   2018年5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

 
Recent Advances on the Algorithm-based Fault Tolerance of the Sakurai-Sugiura Eigensolver
Futamura, Yasunori;Imakura, AKira;Sakurai, Tetsuya
18th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (SIAM PP18)   2018年3月7日   
Symmetry-preserving of the Hankel-type Sakurai-Sugiura eigenvalue solver for large sparse Hermitian definite generalized eigenvalue problem
Futamura, Yasunori;Imakura, Akira;Sakurai, Tetsuya
10th International Workshop on Parallel Matrix Algorithms and Applications (PMAA18)   2018年6月27日   
Spectral clustering and discriminant analysis for unsupervised feature selection
Ye, Xiucai;Sakurai, Tetsuya
International Workshop on Eigenvalue Problems: Algorithms; Software and Applications, in Petascale Computing   2018年3月5日   
Spectral Clustering and Discriminant Analysis for Unsupervised Feature Selection
Ye, Xiucai;Ji, Kaiyang;Sakurai, Tetsuya
TIAかけはしポスター交流会   2016年8月30日   
Spectral Clustering Using Robust Similarity Measure Based on Closeness of Shared Nearest Neighbors
Ye, Xiucai;Sakurai, Tetsuya
International Joint Conference on Neural Networks   2015年7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