2024/12/23 更新

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サイトウ　ユタカ
齋藤　裕
SAITO Yutaka
所属
ビッグデータアクティベーション研究センター 特任准教授
職名
特任准教授
外部リンク

学位

  • 博士（理学） （ 2016年9月   新潟大学 ）

研究分野

  • 自然科学一般 / 応用数学、統計数学

経歴

  • 新潟大学   ビッグデータアクティベーション研究センター   特任准教授

    2023年4月 - 現在

  • 新潟大学   教育基盤機構 未来教育開発部門   特任准教授

    2022年10月 - 2023年3月

  • 新潟大学   教育・学生支援機構   特任准教授

    2019年10月 - 2022年9月

 

論文

  • On some extended formulations of vector equilibrium problem and its existence theorems 査読

    Yousuke Araya, Yutaka Saito, Yutaka Kimura

    Journal of Nonlinear and Convex Analysis   22 ( 5 )   925 - 935   2021年

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  • New Sufficiency for Global Optimality and Duality of Nonlinear Multi-objective Programming Problems via Underestimators 査読

    Yousuke Araya, Kaede Suzuki, Yutaka Saito, Yutaka Kimura

    Linear and Nonlinear Analysis   7 ( 2 )   301 - 316   2021年

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  • Prior-Knowledge-Embedded LDA with Word2vec – for Detecting Specific Topics in Documents 査読

    Hiroshi Uehara, Akihiro Ito, Yutaka Saito, Kenichi Yoshida

    Knowledge Management and Acquisition for Intelligent Systems   115 - 126   2019年8月

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    掲載種別：論文集(書籍)内論文   出版者・発行元：Springer International Publishing  

    DOI： 10.1007/978-3-030-30639-7_10

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  • An alternative theorem for set-valued maps via set relations and its application to robustness of feasible sets 査読

    Yuto Ogata, Tamaki Tanaka, Yutaka Saito, Gue Myung Lee, Jae Hyoung Lee

    OPTIMIZATION   67 ( 7 )   1067 - 1075   2018年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：TAYLOR & FRANCIS LTD  

    This paper contains a generalized Gordan-type alternative theorem for set-valued maps which characterizes set relations without any convexity assumptions using certain evaluation functions. As a direct consequence and as a good example, we discuss robustness (or stability) of linear programming problems for modelling error. Moreover, this theorem can be utilized for that of general vector optimization problems in special cases due to reformation of the evaluation functions.

    DOI： 10.1080/02331934.2018.1426582

    Web of Science

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  • Computational methods for set-relation-based scalarizing functions 査読

    Hui Yu, Koichiro Ike, Yuto Ogata, Yutaka Saito, Tamaki Tanaka

    28 ( 2 )   139 - 149   2017年

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  • Sublinear scalarization methods for sets with respect to set-relations 査読

    Y.Ogata, Y.Saito, T.Tanaka, S.Yamada

    3   121 - 132   2017年

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  • CONVEXITY FOR COMPOSITIONS OF SET-VALUED MAP AND MONOTONE SCALARIZING FUNCTION 査読

    Shogo Kobayashi, Yutaka Saito, Tamaki Tanaka

    PACIFIC JOURNAL OF OPTIMIZATION   12 ( 1 )   43 - 54   2016年1月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：YOKOHAMA PUBL  

    In this paper, we give some characterization on several types of cone-convexity and cone-concavity for compositions of a set-valued map and some kind of order-monotone scalarizing function for sets in a vector space.

    Web of Science

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  • ON GENERALIZATION OF RICCERI'S THEOREM FOR FAN-TAKAHASHI MINIMAX INEQUALITY INTO SET-VALUED MAPS VIA SCALARIZATION 査読

    Yutaka Saito, Tamaki Tanaka, Syuuji Yamada

    JOURNAL OF NONLINEAR AND CONVEX ANALYSIS   16 ( 1 )   9 - 19   2015年

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：YOKOHAMA PUBL  

    In the paper, we propose Ricceri's theorem on Fan-Takahashi minimax inequality for set-valued maps by using the scalarization method proposed by Kuwano, Tanaka and Yamada, and we give a characterization of a certain set which plays an important role in Ricceri's theorem.

    Web of Science

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MISC

共同研究・競争的資金等の研究

  • 大規模標準DC2次計画問題に対する大域的最適化アルゴリズムの高速化

    研究課題/領域番号：20K11688

    2020年4月 - 2024年3月

    制度名：科学研究費助成事業

    研究種目：基盤研究(C)

    提供機関：日本学術振興会

    山田 修司, 田中 環, 齋藤 裕

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    配分額：4160000円 （ 直接経費：3200000円 、 間接経費：960000円 ）

    本研究は，大規模標準DC2次計画問題に対する大域的最適化アルゴリズムの高速化を目的としている。従来，DC計画問題に対しては，凸多面体近似法や強力な局所的最小解探索法であるDCAを導入した反復解法が提案されている。しかしながら，これらの手法は，変数の数や反復回数に依存してアルゴリズムの実行に必要なデータ量が増加するため, 大規模な問題に対しては計算速度が著しく低下することが知られている。このため，本研究では，KKT点列挙アルゴリズムを応用し，変数の数が1000以上の大規模標準DC2次計画問題に対して高速に大域的最適解の近似解を求めることができるアルゴリズムの開発を目指している。また，パラメトリック最適化法，ラグランジュ乗数に対する分枝限定法，及びKKT点列挙アルゴリズムを組み合わせることで，最適値との差が許容誤差内に収まる目的関数値をもつ近似解を求めることができるように，アルゴリズムの計算精度の向上を目指している。
    本研究では、対象問題を直接解くことが困難であるため、パラメトリック最適化法を導入し、凸2次最大化問題を逐次的のKKT点を逐次的に列挙することで対象とする問題の大域的最適解の近似解を求めるアルゴリズムの構築を目指している。そこで、これまでに本研究では、逐次的に生成される凸2次計画問題の最適性条件を解析し、KKT点を列挙するアルゴリズムの開発に成功している。また、この研究成果を応用し、分数2次計画問題に対するKKT点列挙アルゴリズムの開発にも成功している。さらに、この研究成果を応用し，分数計画問題に対する新たな大域的最適化手法も開発している。これらの成果は、2022年に開催されるRIMS共同研究 （公開型）「非線形解析学と凸解析学の研究」や日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会で発表を予定している。

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担当経験のある授業科目

  • プログラミング演習A

    2024年
    -
    現在
    機関名：新潟大学

  • プログラミング演習B

    2024年
    -
    現在
    機関名：新潟大学

  • 情報処理概論A II

    2022年
    -
    現在
    機関名：新潟大学

  • 情報処理概論A I

    2022年
    -
    現在
    機関名：新潟大学

  • リメディアル数学II

    2022年
    機関名：新潟大学

  • リメディアル数学I

    2022年
    機関名：新潟大学

  • データサイエンス総論Ⅰ

    2020年
    -
    現在
    機関名：新潟大学

  • データサイエンス総論Ⅱ

    2020年
    -
    現在
    機関名：新潟大学

  • リメディアル数学I

    2020年
    -
    2022年
    機関名：新潟大学

  • リメディアル数学II

    2020年
    -
    2022年
    機関名：新潟大学

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