Project/Area Number |
23H03351
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 60020:Mathematical informatics-related
Basic Section 60010:Theory of informatics-related
Sections That Are Subject to Joint Review: Basic Section60010:Theory of informatics-related , Basic Section60020:Mathematical informatics-related
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Research Institution | The University of Tokyo |
Principal Investigator |
武田 朗子 東京大学, 大学院情報理工学系研究科, 教授 (80361799)
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Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
Poirion PierreLouis 国立研究開発法人理化学研究所, 革新知能統合研究センター, 研究員 (80835215)
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Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2028-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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Budget Amount *help |
¥18,200,000 (Direct Cost: ¥14,000,000、Indirect Cost: ¥4,200,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,950,000 (Direct Cost: ¥1,500,000、Indirect Cost: ¥450,000)
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Keywords | 大規模非凸最適化 / 制約付き最適化 / 部分空間法 / 最適化問題連続変形法 / ランダム行列理論 |
Outline of Research at the Start |
機械学習分野では,深層学習の影響を受けて,大規模な非凸最適化問題を効率的に解くための最適化手法に対する需要が高まっている.本研究課題では,大規模な非凸最適化問題に対して,効率性(大規模問題を効率的に解く),高い近似精度(非凸最適化問題に対してより良い解を求める)の利点を備えた解法を構築する.この2つの利点は概して相反するものであり,両方を兼ね揃えた解法の開発は簡単ではない.まず本年度は,ランダム行列理論に基づく技術を用いて「効率性」に焦点を当てて研究を行う.具体的には,ランダム行列理論を用いて問題の規模を小さくした上で最適化手法を適用し,求められた解に対して理論保証を与えたい.
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