Updated on 2026/04/30
Ph.D. ( 2011.3 The University of Tokyo )
ベイズ統計学
統計計算
Quasi-Monte Carlo method
Monte Carlo method
random number generation
Natural Science / Applied mathematics and statistics
Informatics / Mathematical informatics
Informatics / Statistical science
Niigata University Academic Assembly Institute of Science and Technology Fundamental Sciences Associate Professor
2026.4
Ritsumeikan University College of Science and Engineering Sennin Lecturer
2020.4 - 2026.3
Ritsumeikan University College of Science and Engineering
2015.4 - 2020.3
Tokyo Institute of Technology Graduate School of Innovation Manegement JSPS research fellow (PD)
2012.4 - 2015.3
The University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences Global COE Project Researcher
2011.4 - 2012.3
The University of Tokyo Graduate School of Mathematical Sciences JSPS research fellow (DC2)
2010.4 - 2011.3
Hiroshima University Graduate School of Science JSPS research fellow (DC2)
2009.4 - 2010.3
Niigata University Fundamental Sciences, Institute of Science and Technology, Academic Assembly Associate Professor
2026.4
Niigata University Department of Science, Faculty of Science Associate Professor
2026.4
Niigata University Fundamental Sciences, Graduate School of Science and Technology Associate Professor
2026.4
THE MATHEMATICAL SOCIETY OF JAPAN
THE JAPAN SOCIETY FOR INDUSTRIAL AND APPLIED MATHEMATICS
THE JAPAN STATISTICAL SOCIETY
日本応用数理学会 学会誌「応用数理」編集委員
2016.4 - 2019.3
Committee type：Academic society
Shin Harase
Journal of Statistical Computation and Simulation 94 ( 9 ) 2040 - 2062 2024.6
A table of short-period Tausworthe generators for Markov chain quasi-Monte Carlo Reviewed
Shin Harase
Journal of Computational and Applied Mathematics 384 113136 - 113136 2021.3
Conversion of Mersenne Twister to double-precision floating-point numbers Reviewed
Shin Harase
Mathematics and Computers in Simulation 161 76 - 83 2019.7
Comparison of Sobol' sequences in financial applications Reviewed
Shin Harase
Monte Carlo Methods and Applications 25 ( 1 ) 61 - 74 2019.3
Implementing 64-bit Maximally Equidistributed F 2 -Linear Generators with Mersenne Prime Period Reviewed
Shin Harase, Takamitsu Kimoto
ACM Transactions on Mathematical Software 44 ( 3 ) 1 - 11 2018.4
A search for extensible low-WAFOM point sets Reviewed
Shin Harase
Monte Carlo Methods and Applications 22 ( 4 ) 349 - 357 2016.12
Quasi-Monte Carlo point sets with small t-values and WAFOM Reviewed
Shin Harase
APPLIED MATHEMATICS AND COMPUTATION 254 318 - 326 2015.3
On the F2-linear relations of Mersenne Twister pseudorandom number generators Reviewed
Shin Harase
MATHEMATICS AND COMPUTERS IN SIMULATION 100 103 - 113 2014.6
Shin Harase
JOURNAL OF COMPUTATIONAL AND APPLIED MATHEMATICS 236 ( 2 ) 141 - 149 2011.8
FAST LATTICE REDUCTION FOR F-2-LINEAR PSEUDORANDOM NUMBER GENERATORS Reviewed
Shin Harase, Makoto Matsumoto, Mutsuo Saito
MATHEMATICS OF COMPUTATION 80 ( 273 ) 395 - 407 2011.1
Maximally equidistributed pseudorandom number generators via linear output transformations Reviewed
Shin Harase
MATHEMATICS AND COMPUTERS IN SIMULATION 79 ( 5 ) 1512 - 1519 2009.1
Sobol'列と関連する話題 (デザイン、符号、グラフおよびその周辺 : RIMS共同研究報告集)
原瀬 晋
数理解析研究所講究録 ( 1956 ) 9 - 15 2015.7
Recent developments on low-discrepancy point sets for Markov chain quasi-Monte Carlo
Shin Harase
10th International Council for Industrial and Applied Mathematics (ICIAM 2023 Tokyo) 2023.8
A Construction of Short-Period Tausworthe Generators with Low Discrepancies over Fb International conference
Shin Harase
13th International Conference on Monte Carlo Methods and Applications (MCM 2021) 2021.8
Implementing short-period Tausworthe generators for Markov chain quasi-Monte Carlo International conference
Shin Harase
14th International Conference in Monte Carlo & Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing (MCQMC 2020) 2020.8
An Implementation of Short-Period Tausworthe Generators for Markov Chain Quasi-Monte Carlo Methods International conference
Shin Harase
13th International Conference in Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing (MCQMC 2018) 2018.7
64ビット高性能線形擬似乱数発生法の開発 Invited
原瀬晋
日本OR学会2017年度中部支部シンポジウム「準モンテカルロ法の理論とOR」 2017.9 日本オペレーションズ・リサーチ学会中部支部
On the concatenation of Mersenne Twisters International conference
Shin Harase
11th International Conference on Monte Carlo Methods and Applications (MCM 2017) 2017.7
A comparison study of Sobol' sequences in financial derivatives International conference
Shin Harase
12th International Conference on Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing (MCQMC 2016) 2016.8
Implementing 64-bit maximally equidistributed Mersenne Twisters International conference
Shin Harase
Tenth IMACS Seminar on Monte Carlo Methods (MCM 2015) 2015.7
Sobol'列と関連する話題 Invited
原瀬晋
平成26年度RIMS共同研究「デザイン、符号、グラフおよびその周辺」 2014.7
Low-WAFOM point sets with small t-values International conference
Shin Harase
Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods (MCQMC2014) 2014.4
On the F2-linear relations of Mersenne Twister, Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods (MCQMC2012) International conference
Shin Harase
Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods (MCQMC2012) 2012.2
An efficient lattice reduction method for F2-linear pseudorandom number generators using Mulders and Storjohann algorithm International conference
Shin Harase
Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods (MCQMC2010) 2010.8
Maximally equidistributed pseudorandom number generators via linear output transformations International conference
Shin Harase
Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods (MCQMC2008) 2008.7
Markov chain quasi-Monte Carlo simulation using linear feedback shift register generators
Shin Harase
Markov chain quasi-Monte Carlo simulation using linear feedback shift register generators, Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing (MCQMC 2024) 2024.8
連分数に基づく準乱数とマルコフ連鎖モンテカルロ法への応用
原瀬晋
愛媛大学代数セミナー 2024.4 愛媛大学(オンライン)
準乱数によるギブスサンプリング
原瀬晋
2023年度統計関連学会連合大会 2023.9
Fast lattice reductions for F2-linear pseudorandom number generators International conference
Shin Harase
Seventh IMACS Seminar on Monte Carlo Methods (MCM 2009) 2009.9
マルコフ連鎖準モンテカルロ法によるベイズ計算の深化
Grant number：26K14750
2026.4 - 2030.3
System name：科学研究費助成事業
Research category：基盤研究(C)
Awarding organization：日本学術振興会
原瀬 晋
Grant amount：\2860000 （ Direct Cost: \2200000 、 Indirect Cost：\660000 ）
擬似乱数と準乱数によるモンテカルロ統計計算の研究
Grant number：22K11945
2022.4 - 2026.3
System name：科学研究費助成事業 基盤研究(C)
Research category：基盤研究(C)
Awarding organization：日本学術振興会
原瀬 晋
Grant amount：\2080000 （ Direct Cost: \1600000 、 Indirect Cost：\480000 ）
計算統計のための擬似乱数と準モンテカルロ法の研究
Grant number：18K18016
2018.4 - 2022.3
System name：科学研究費助成事業 若手研究
Research category：若手研究
Awarding organization：日本学術振興会
原瀬 晋
Authorship：Principal investigator
Grant amount：\2080000 （ Direct Cost: \1600000 、 Indirect Cost：\480000 ）
マルコフ連鎖モンテカルロ法の期待値計算において、通常の準乱数はそのまま適用できない。スタンフォード大学のOwen教授らは、CUD列と呼ばれる特殊な点列を用いると、準モンテカルロ法が適用できることを、理論的に示した。ここで、計算機上でのCUD列の実装が問題となる。Owen教授らは、均等分布性を最適化した短い周期のTausworthe発生法を準備し、一周期使い切った際に現れる格子構造を利用して、CUD近似点集合として使用する実装方法を提案した。本研究では、一様性の評価指標として、より高い収束性を保証する(t,m,s)-netのt-値により、Tausworthe法を最適化する。昨年度までに、正則連分数展開に基づき、2次元のt値が0(最適値)、3次元以上でも小さいt値となるパラメータの探索プログラムを作成した。
当該年度は、プログラムを整理して、周期2^m-1のTausworthe法について、m=10,...,32までのパラメータを全数探索し、パラメータ表を作成した。また、点列生成のプログラムを、Tausworthe法の定義式から、F2-線形擬似乱数発生法の状態空間表現を用いたアルゴリズムに書き直して、生成速度の高速化を図った。加えて、2次元正規分布ギブスサンプラーの例での有効性を、散布図により可視化した。これらの結果を論文として執筆し、投稿した。合わせて、国内の学会、研究集会、セミナーで、口頭発表を行った。
さらに、上記のTausworthe法をR言語で使えるように修正し、ベイズ統計学への応用を試みた。特に、Gelfand-Smithによる階層ベイズモデルの問題(ポンプの故障データ)に適用し、先行研究の方法よりも、収束精度が向上することを確認した。その結果、より高次元の問題に対しても有効なことが分かってきた。引き続き、数値実験を続けている。
Higher order hyper uniform point sets and higher order quasi-Monte Carlo method
Grant number：15K13460
2015.4 - 2018.3
System name：Grants-in-Aid for Scientific Research
Research category：Grant-in-Aid for Challenging Exploratory Research
Awarding organization：Japan Society for the Promotion of Science
Matsumoto Makoto, HAGITA Mariko, NISHIMURA Takuji, HARAMOTO Hiroshi, HARASE Shin
Grant amount：\3510000 （ Direct Cost: \2700000 、 Indirect Cost：\810000 ）
Let f be an integrand function defined on an s-dimensional hyper cube. Quasi-Monte Carlo method is to choose a point set P of size N in this hyper cube, and obtain numerical approximation of the integral of f by the mean value of f over P. When P is chosen uniformly randomly, the integration error is known to converge with order N's power to -1/2. Classical Quasi-Monte Carlo tries to design a good P with order nearly 1/N. Our research focuses on an index called parameterized Walsh Figure of Merit. By searching for P with small value of this index, we find P with smaller error than previously proposed point sets. In particular, for low dimensions s<5, our method shows remarkable improvements.
Implementing Markov chain quasi-Monte Carlo methods
Grant number：26730015
2014.4 - 2017.3
System name：Grants-in-Aid for Scientific Research Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Research category：Grant-in-Aid for Young Scientists (B)
Awarding organization：Japan Society for the Promotion of Science
HARASE Shin
Grant amount：\1820000 （ Direct Cost: \1400000 、 Indirect Cost：\420000 ）
(1) We searched for higher-order quasi-Monte Carlo point sets with t-value and WAFOM both small. In addition, we searched for low-WAFOM point sets with the property that the number of points may be increased while retaining the existing points (so-called the extensibility). (2) We developed 64-bit maximally equidistributed F2-linear pseudorandom number generators. (3) We searched for a prototype version of Sobol' point sets with two-dimensional projections even better than the existing ones. We tested our point sets in financial engineering. (4) To construct quasi-Monte Carlo point sets for Markov chain Monte Carlo methods, we explored several kinds of algorithms. In particular, we noticed that short-period Tausworthe generators optimized in terms of regular continued fractions are probably hopeful.
擬似乱数と数値計算に関連する諸問題
Grant number：12J07985
2012 - 2014
System name：科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
Research category：特別研究員奨励費
Awarding organization：日本学術振興会
原瀬 晋
Grant amount：\3630000 （ Direct Cost: \3300000 、 Indirect Cost：\330000 ）
本年度は、研究課題の最終年度として擬似乱数発生法と準モンテカルロ点集合に関する3つの研究を行った。1. 昨年度から継続しているt-値及びWAFOMが共に小さい準モンテカルロ点集合の探索に関する研究成果をモンテカルロ法の国際会議MCQMC2014で発表した。また、この結果を論文としてまとめ、Appl. Math. Comput. 誌に投稿し、出版された。2. Sobol'列は金融工学で盛んに使われているが、パラメータの取り方に自由度がある。そこで、複数のSobol'列について低次元プロジェクションのt-値を調べ、金融工学の問題に適用し、比較実験を行った。特に、Joe-Kuo(2008)により探索された2次元プロジェクションの最適化されたSobol'列を用いると、それ以前のSobol'列と比較して、アジア型オプションなどのいくつかの数値計算に非常に有用であることが分かった。この結果の一部を応用数学合同研究集会報告集に発表した。一定の手応えが得られたため、引き続き、どのようなタイプの金融工学の計算に有効かを精査し、数値実験を進める予定である。3. 現在、計算機環境の64ビット化が進展している。しかるに、64ビット整数出力に対応したMersenne Twister型擬似乱数発生法においては、性能評価指標である高次元均等分布性が完全に最適化された発生法は未だ開発されていない。そこで、研究代表者のいままでの知見を活用し、64ビット整数出力で最適均等分布性を有した高性能線形擬似乱数発生法を開発した。特に、二重のフィードバックと複数ワードによる線形変換を組み合わせることにより、64ビットMersenne Twisterと比較し、速度を落とさずに高次元均等分布性を最適化することに成功した。まもなく論文が完成し、投稿予定である。
格子簡約アルゴリズムと擬似乱数の性能評価への応用
Grant number：24700003
2012
System name：科学研究費助成事業 若手研究(B)
Research category：若手研究(B)
Awarding organization：日本学術振興会
原瀬 晋
Grant amount：\2470000 （ Direct Cost: \1900000 、 Indirect Cost：\570000 ）
日本学術振興会特別研究員(PD)採用に伴い，採択後辞退
擬似乱数とその応用に関する研究
Grant number：09J04427
2009 - 2010
System name：科学研究費助成事業 特別研究員奨励費
Research category：特別研究員奨励費
Awarding organization：日本学術振興会
原瀬 晋
Grant amount：\1400000 （ Direct Cost: \1400000 ）
計算機の飛躍的な性能向上により、モンテカルロシミュレーションの高精度計算が行われるようになり、高信頼性を有する擬似乱数発生法が要求されている。擬似乱数のランダム性を評価する規準として高次元均等分布性が知られている。二元体上の線形擬似乱数発生法に対しては、上位ビットの均等分布の次元を具体的に計算することが可能であるが、計算時間を要することが擬似乱数発生法を設計する際のボトルネックとなっていた。平成22年度は、まず、均等分布の次元の高速計算法について、更なる改良を行った。特に、MuldersとStorjohannによる格子簡約アルゴリズムを用いて、昨年の方法(Math.Comp.に掲載済みの研究代表者の論文)を凌ぐ高速な計算法を提案し、計算機実験で更に約3倍の高速化を確認すると共に、計算量が減少することを示した。他の方向性の高速化技法として、メルセンヌツイスタ法の場合には、零超過初期状態を用いることにより、格子計算を高速化できることを見出した。これらの結果を論文としてまとめ、ワルシャワで開催されたモンテカルロ法国際会議MCQMC2010など国内外で口頭発表を行った。この高速計算法は擬似乱数の並列発生ソフトウェアに組み込まれ、ホームページ上で配布されている。また、もう一つの課題である、低齟齬列の設計に関しては、高次元均等分布性の拡張を行う際、多項式係数線形不定方程式のノルム最小の多項式解を求める問題に帰着可能であることが判明し、アルゴリズムの簡略化が図れるなど非常に有用な知見を得た。
応用統計学概論
数理統計学IB
数理統計学IA
計算機演習B
計算機演習A
統計学基礎2
統計学基礎1
数学講究
数理統計学IIB
数理統計学IIA
数学の世界
応用統計学特論
応用統計学概論
