2025/10/21 更新

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サイトウ　ユタカ
齋藤　裕
SAITO Yutaka
所属
教育研究院 自然科学系 特任准教授
工学部 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   教育研究院 自然科学系   特任准教授

    2025年4月 - 現在

  • 新潟大学   工学部   特任准教授

    2025年4月 - 現在

  • 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 - 2025年3月

  • 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）  

    DOI： 10.1080/02331934.2018.1426582

    Web of Science

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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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  • 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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  • 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）  

    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）  

    Web of Science

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MISC

共同研究・競争的資金等の研究

  • 集合族に対する最適化の研究と数値解析への応用

    研究課題/領域番号：21K03367

    2021年4月 - 2025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

    田中 環, 山田 修司, 劉 雪峰, 齋藤 裕

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

    人工知能や機械学習の研究は今日では大変重要なテーマとなっていて，複雑な事象のモデル化・解析が行われるようになってきた。しかし，どのようなモデル化をするにせよ，何らかの評価や数理的意思決定が各プロセスで行われる。評価方法が多様な価値観に基づくため，様々な手法が提案されている。特に，実数の全順序やベクトルの半順序を一般化した，集合の優劣に基づいた集合最適化というものがある。本研究の第１の目的は，先行研究で明らかになった優劣構造を持つ集合族に対する集合関数の持つ性質をもっと一般的な枠組みで体系的に解明することである。第２の目的は，集合最適化に対する数値計算アルゴリズムの開発を
    実用レベルまで発展させ，数値解析などの分野へ応用することである。
    本研究は，研究代表者らが行ってきた先行研究成果の延長線で研究をさらに展開し，アルゴリズムの専門家とアルゴリズム開発を行い，数値解析の専門家と数値解析への応用研究について大学院生も含めて４年間の共同研究に取り組む計画である。２年目は大学院生とともに，集合関数と集合値写像の合成写像に関する解析的な理論研究に関する結果を大きく進展させることができた。３年目に当たる令和５年度は，ファジィ集合関係の結果を通常のファジィ集合から区間値をとる直感的ファジィ集合へ一般化することができた。一方，アフリカからの留学生とともに発展途上国における学校の最適配置問題を具体的なデータを現地で収集し，それを集合最適化として定式化しようと試みた。また，大学院生とともに漸近錐と漸近関数の性質を詳しく調査し，どのように最適化に利用されているかの原理が明らかになった。

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  • 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Ⅱ

    2020年
    -
    現在
    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

  • 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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