2024/10/02 更新

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イケ　ユウイチ
池 祐一
IKE YUICHI
所属
マス・フォア・インダストリ研究所 産業数理統計研究部門 准教授
理学部 数学科（併任）
数理学府 数理学専攻（併任）
マス・フォア・イノベーション連係学府 （併任）
工学部 電気情報工学科（併任）
職名
准教授
連絡先
メールアドレス
電話番号
0928024406
プロフィール
位相的データ解析と超局所層理論を中心に研究しています．位相的データ解析については，パーシステントホモロジーと機械学習を組み合わせて使う際に有効な手法の開発に取り組んでおり，フィルトレーションの学習や損失関数にパーシステントホモロジーを組み込む際の最適化などを調べています．超局所層理論については，層を使ってシンプレクティック幾何学の問題に取り組むことに興味があり，層の間のインターリービング距離を使ってハミルトン力学系のエネルギーを調べたり，その距離の完備性を用いてC0シンプレクティック幾何学の問題を研究したりしています．
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外部リンク

学位

  • 博士（数理科学）・東京大学・2018年3月

経歴

  • 株式会社富士通研究所 2018年4月～2021年3月 富士通株式会社 2021年3月～2021年6月

    株式会社富士通研究所 2018年4月～2021年3月 富士通株式会社 2021年3月～2021年6月

  • 東京大学 情報理工学系研究科 数理・情報教育研究センター 2021年7月～2023年4月

研究テーマ・研究キーワード

  • 研究テーマ：位相的データ解析と機械学習

    研究キーワード：パーシステントホモロジー，TDA的損失関数，フィルトレーション学習

    研究期間： 2018年4月 - 2028年3月

  • 研究テーマ：超局所層理論を用いたシンプレクティック幾何学の研究

    研究キーワード：マイクロ台，層量子化

    研究期間： 2016年10月 - 2025年4月

受賞

  • 第18回若手優秀講演賞 (2021年度)

    2022年6月   日本応用数理学会  

  • 第18回若手優秀講演賞 (2021年度)

    2022年6月   日本応用数理学会  

    池 祐一

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  • 研究科長賞（博士課程）

    2018年3月   東京大学大学院数理科学研究科  

  • 研究科長賞（修士課程）

    2015年3月   東京大学大学院数理科学研究科  

論文

  • Completeness of derived interleaving distances and sheaf quantization of non-smooth objects

    Asano, T; Ike, Y

    MATHEMATISCHE ANNALEN   2024年3月   （ ISSN:0025-5831 eISSN:1432-1807 ）

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    記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Mathematische Annalen  

    We develop sheaf-theoretic methods to deal with non-smooth objects in symplectic geometry. We show the completeness of a derived category of sheaves with respect to the interleaving distance and construct a sheaf quantization of a Hamiltonian homeomorphism. We also develop Lusternik–Schnirelmann theory in the microlocal theory of sheaves. With these new sheaf-theoretic methods, we prove an Arnold-type theorem for the image of a compact exact Lagrangian submanifold under a Hamiltonian homeomorphism.

    DOI： 10.1007/s00208-024-02815-x

    Web of Science

    Scopus

    arXiv

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s00208-024-02815-x/fulltext.html

  • Adaptive Topological Feature via Persistent Homology: Filtration Learning for Point Clouds 査読

    Naoki Nishikawa, Yuichi Ike, Kenji Yamanishi

    Advances in Neural Information Processing Systems 36 (NeurIPS 2023)   2023年

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/nips/2023

  • Sheaf quantization and intersection of rational Lagrangian immersions 査読 国際誌

    Tomohiro Asano, Yuichi Ike

    Annales de l'Institut Fourier   73 ( 4 )   1 - 55   2022年11月   （ ISSN:1777-5310 eISSN:1777-5310 ）

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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：Annales de l'Institut Fourier  

    We study rational Lagrangian immersions in a cotangent bundle, based on the microlocal theory of sheaves. We construct a sheaf quantization of a rational Lagrangian immersion and investigate its properties in Tamarkin category. Using the sheaf quantization, we give an explicit bound for the displacement energy and a Betti/cup-length estimate for the number of the intersection points of the immersion and its Hamiltonian image by a purely sheaf-theoretic method.

    DOI： 10.5802/aif.3554

    Scopus

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  • Optimizing persistent homology based functions 査読

    Proceedings of the 38th International Conference on Machine Learning (ICML2021)   2021年7月

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    記述言語：英語  

  • Topological Uncertainty: Monitoring trained neural networks through persistence of activation graphs 査読

    Proceedings of the 30th International Joint Conference on Artificial Intelligence (IJCAI2021)   2021年5月

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    記述言語：その他  

    Topological Uncertainty: Monitoring trained neural networks through persistence of activation graphs

  • PersLay: A Neural Network Layer for Persistence Diagrams and New Graph Topological Signatures 査読

    Proceedings of the 23rd International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2020)   2020年6月

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    記述言語：その他   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

    PersLay: A Neural Network Layer for Persistence Diagrams and New Graph Topological Signatures

  • Persistence-like distance on Tamarkin's category and symplectic displacement energy 招待 査読 国際誌

    Tomohiro Asano and Yuichi Ike

    Journal of Symplectic Geometry   18 ( 3 )   613 - 649   2020年6月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    DOI： https://dx.doi.org/10.4310/JSG.2020.v18.n3.a1

  • MAGDiff: Covariate Data Set Shift Detection via Activation Graphs of Deep Neural Networks 査読

    Felix Hensel, Charles Arnal, Mathieu Carrière, Théo Lacombe, Hiroaki Kurihara, Yuichi Ike, Frédéric Chazal

    Transactions on Machine Learning Research (TMLR)   2024年5月

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    記述言語：英語  

    Despite their successful application to a variety of tasks, neural networks
    remain limited, like other machine learning methods, by their sensitivity to
    shifts in the data: their performance can be severely impacted by differences
    in distribution between the data on which they were trained and that on which
    they are deployed. In this article, we propose a new family of representations,
    called MAGDiff, that we extract from any given neural network classifier and
    that allows for efficient covariate data shift detection without the need to
    train a new model dedicated to this task. These representations are computed by
    comparing the activation graphs of the neural network for samples belonging to
    the training distribution and to the target distribution, and yield powerful
    data- and task-adapted statistics for the two-sample tests commonly used for
    data set shift detection. We demonstrate this empirically by measuring the
    statistical powers of two-sample Kolmogorov-Smirnov (KS) tests on several
    different data sets and shift types, and showing that our novel representations
    induce significant improvements over a state-of-the-art baseline relying on the
    network output.

    arXiv

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    その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2305.13271v1

  • アルゴリズム的償還を考慮した決定木学習

    金森 憲太朗, 高木 拓也, 小林 健, 池 祐一

    人工知能学会研究会資料 人工知能基本問題研究会   128 ( 0 )   34 - 39   2024年3月   （ eISSN:24364584 ）

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    記述言語：日本語   出版者・発行元：一般社団法人 人工知能学会  

    DOI： 10.11517/jsaifpai.128.0_34

    CiNii Research

  • Learning Decision Trees and Forests with Algorithmic Recourse

    Kanamori K., Takagi T., Kobayashi K., Ike Y.

    Proceedings of Machine Learning Research   235   22936 - 22962   2024年

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    出版者・発行元：Proceedings of Machine Learning Research  

    This paper proposes a new algorithm for learning accurate tree-based models while ensuring the existence of recourse actions. Algorithmic Recourse (AR) aims to provide a recourse action for altering the undesired prediction result given by a model. Typical AR methods provide a reasonable action by solving an optimization task of minimizing the required effort among executable actions. In practice, however, such actions do not always exist for models optimized only for predictive performance. To alleviate this issue, we formulate the task of learning an accurate classification tree under the constraint of ensuring the existence of reasonable actions for as many instances as possible. Then, we propose an efficient top-down greedy algorithm by leveraging the adversarial training techniques. We also show that our proposed algorithm can be applied to the random forest, which is known as a popular framework for learning tree ensembles. Experimental results demonstrated that our method successfully provided reasonable actions to more instances than the baselines without significantly degrading accuracy and computational efficiency.

    Scopus

  • The γ-support as a micro-support 査読 国際誌

    Tomohiro Asano, Stéphane Guillermou, Vincent Humilière, Yuichi Ike, Claude Viterbo

    Comptes Rendus Mathématique   2023年12月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    リポジトリ公開URL： https://hdl.handle.net/2324/7174352

  • Dimensionality selection for hyperbolic embeddings using decomposed normalized maximum likelihood code-length

    Yuki, R; Ike, Y; Yamanishi, K

    KNOWLEDGE AND INFORMATION SYSTEMS   65 ( 12 )   5601 - 5634   2023年8月   （ ISSN:0219-1377 eISSN:0219-3116 ）

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    記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）   出版者・発行元：Knowledge and Information Systems  

    Graph embedding methods are effective techniques for representing nodes and their relations in a continuous space. Specifically, the hyperbolic space is more effective than the Euclidean space for embedding graphs with tree-like structures. Thus, it is critical how to select the best dimensionality for the hyperbolic space in which a graph is embedded. This is because we cannot distinguish nodes well with dimensionality that is considerably low, whereas the embedded relations are affected by irregularities in data with excessively high dimensionality. We consider this problem from the viewpoint of statistical model selection for latent variable models. Thereafter, we propose a novel methodology for dimensionality selection based on the minimum description length principle. We aim to introduce a latent variable modeling of hyperbolic embeddings and apply the decomposed normalized maximum likelihood code-length to latent variable model selection. We empirically demonstrated the effectiveness of our method using both synthetic and real-world datasets.

    DOI： 10.1007/s10115-023-01934-2

    Web of Science

    Scopus

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    その他リンク： https://link.springer.com/article/10.1007/s10115-023-01934-2/fulltext.html

  • The γ-support as a micro-support

    Asano T., Guillermou S., Humilière V., Ike Y., Viterbo C.

    Comptes Rendus Mathematique   361   1333 - 1340   2023年   （ ISSN:1631073X ）

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    出版者・発行元：Comptes Rendus Mathematique  

    We prove that for any element L in the completion of the space of smooth compact exact Lagrangian submanifolds of a cotangent bundle equipped with the spectral distance, the γ-support of L coincides with the reduced micro-support of its sheaf quantization. As an application, we give a characterization of the Vichery subdifferential in terms of γ-support.

    DOI： 10.5802/CRMATH.499

    Scopus

  • Change Detection with Probabilistic Models on Persistence Diagrams 査読 国際誌

    Ueda K., Ike Y., Yamanishi K.

    Proceedings - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM   2022-November   1191 - 1196   2022年12月   （ ISSN:15504786 ISBN:9781665450997 ）

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM  

    Detecting structural changes in time-series data is crucial in many applications. However, the changes in the data may appear as global structural changes that cannot be detected by conventional methods. In recent years, Topological Data Analysis (TDA) has been used to detect such global structural changes. In TDA, information on connected components or holes of data is encoded into a two-dimensional plot called a persistence diagram (PD), which can be used to detect global changes in time-series. However, only a few studies on TDA conducted change detection assuming probabilistic structure on PDs. In this paper, we introduce probability structures into PD, with which we conduct change detection on the basis of the minimum description length principle. We propose the following two methods: (1) A parametric method: We employ the Gaussian mixture model for PD modeling and then detect global changes by tracking the changes in the optimal number of mixture components. (2) A non-parametric method: We employ kernel densities for PD modeling and then detect changes by tracking changes in their global complexity. These methods not only improve the detection accuracy of global structural changes but also provide the explainability of global changes. We showcase the effectiveness of the proposed methods using synthetic data and real-world financial time-series data.

    DOI： 10.1109/ICDM54844.2022.00153

    Scopus

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2022.html#UedaIY22

  • Dimensionality Selection of Hyperbolic Graph Embeddings using Decomposed Normalized Maximum Likelihood Code-Length 査読 国際誌

    Yuki R., Ike Y., Yamanishi K.

    Proceedings - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM   2022-November   666 - 675   2022年12月   （ ISSN:15504786 ISBN:9781665450997 ）

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：Proceedings - IEEE International Conference on Data Mining, ICDM  

    Graph embedding methods are effective techniques for representing nodes and their relations in a continuous space. Specifically, hyperbolic space is more effective for embedding graphs with tree-like structures than Euclidean one. Then it is critical how to select the best dimensionality of the hyperbolic space where a graph is embedded. This is because we cannot distinguish nodes well with too low a dimensionality, whereas the embedded relations are affected by irregularities of data with too high a dimensionality. We consider this problem from the view of statistical model selection for latent variable models. We then propose a novel methodology for dimensionality selection on the basis of the minimum description length principle. The key idea is to make the latent variable model of hyperbolic embeddings and to employ the decomposed normalized maximum likelihood code-length as an evaluation criterion. We empirically demonstrate the effectiveness of our method through synthetic and real datasets.

    DOI： 10.1109/ICDM54844.2022.00077

    Scopus

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/db/conf/icdm/icdm2022.html#YukiIY22

  • Algebraic stability theorem for derived categories of zigzag persistence modules 査読

    Yasuaki Hiraoka, Yuichi Ike, Michio Yoshiwaki

    Journal of Topology and Analysis   2022年8月

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    記述言語：英語  

  • Counterfactual Explanation Trees: Transparent and Consistent Actionable Recourse with Decision Trees 査読 国際誌

    Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Yuichi Ike

    Proceedings of the 25th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2022)   2022年6月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）  

  • RipsNet: a general architecture for fast and robust estimation of the persistent homology of point clouds 査読

    de Surrel, Thibault, Hensel, Felix, Carrière, Mathieu, Lacombe, Théo, Ike, Yuichi, Kurihara, Hiroaki, Glisse, Marc, Chazal, Frédéric

    Proceedings of Topological, Algebraic, and Geometric Learning Workshops 2022   196   96 - 106   2022年

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    記述言語：英語   出版者・発行元：arXiv  

    The use of topological descriptors in modern machine learning applications,
    such as Persistence Diagrams (PDs) arising from Topological Data Analysis
    (TDA), has shown great potential in various domains. However, their practical
    use in applications is often hindered by two major limitations: the
    computational complexity required to compute such descriptors exactly, and
    their sensitivity to even low-level proportions of outliers. In this work, we
    propose to bypass these two burdens in a data-driven setting by entrusting the
    estimation of (vectorization of) PDs built on top of point clouds to a neural
    network architecture that we call RipsNet. Once trained on a given data set,
    RipsNet can estimate topological descriptors on test data very efficiently with
    generalization capacity. Furthermore, we prove that RipsNet is robust to input
    perturbations in terms of the 1-Wasserstein distance, a major improvement over
    the standard computation of PDs that only enjoys Hausdorff stability, yielding
    RipsNet to substantially outperform exactly-computed PDs in noisy settings. We
    showcase the use of RipsNet on both synthetic and real-world data. Our
    open-source implementation is publicly available at
    https://github.com/hensel-f/ripsnet and will be included in the Gudhi library.

    DOI： 10.48550/ARXIV.2202.01725

    arXiv

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    その他リンク： http://arxiv.org/pdf/2202.01725v1

  • Counterfactual Explanation Trees: Transparent and Consistent Actionable Recourse with Decision Trees.

    Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Yuichi Ike

    International Conference on Artificial Intelligence and Statistics(AISTATS)   1846 - 1870   2022年

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    掲載種別：研究論文（国際会議プロシーディングス）   出版者・発行元：PMLR  

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    その他リンク： https://dblp.uni-trier.de/rec/conf/aistats/2022

  • Counterfactual Explanation Trees: Transparent and Consistent Actionable Recourse with Decision Trees

    Kanamori K., Takagi T., Kobayashi K., Ike Y.

    Proceedings of Machine Learning Research   151   1846 - 1870   2022年

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    出版者・発行元：Proceedings of Machine Learning Research  

    Counterfactual Explanation (CE) is a post-hoc explanation method that provides a perturbation for altering the prediction result of a classifier. An individual can interpret the perturbation as an “action” to obtain the desired decision results. Existing CE methods focus on providing an action, which is optimized for a given single instance. However, these CE methods do not address the case where we have to assign actions to multiple instances simultaneously. In such a case, we need a framework of CE that assigns actions to multiple instances in a transparent and consistent way. In this study, we propose Counterfactual Explanation Tree (CET) that assigns effective actions with decision trees. Due to the properties of decision trees, our CET has two advantages: (1) Transparency: the reasons for assigning actions are summarized in an interpretable structure, and (2) Consistency: these reasons do not conflict with each other. We learn a CET in two steps: (i) compute one effective action for multiple instances and (ii) partition the instances to balance the effectiveness and interpretability. Numerical experiments and user studies demonstrated the efficacy of our CET in comparison with existing methods.

    Scopus

  • ATOL: Measure Vectorisation for Automatic Topologically-Oriented Learning 査読

    Proceedings of the 24th International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2021)   2021年4月

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    記述言語：その他  

  • Viewpoint Planning of Projector Placement for Spatial Augmented Reality using Star-Kernel Decomposition 査読

    Takefumi Hiraki, Tomohiro Hayase, Yuichi Ike, Takashi Tsuboi, Michio Yoshiwaki

    2021 IEEE Conference on Virtual Reality and 3D User Interfaces Abstracts and Workshops (VRW)   2021年4月

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    記述言語：その他   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

    Viewpoint Planning of Projector Placement for Spatial Augmented Reality using Star-Kernel Decomposition

  • Ordered Counterfactual Explanation by Mixed-Integer Linear Optimization 査読

    Kentaro Kanamori, Takuya Takagi, Ken Kobayashi, Yuichi Ike, Kento Uemura, Hiroki Arimura

    Proceedings of the 35th AAAI Conference on Artificial Intelligence (AAAI2021)   2021年2月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

  • Compact exact Lagrangian intersections in cotangent bundles via sheaf quantization 査読

    Yuichi Ike

    Publications of the Research Institute for Mathematical Sciences   55 ( 4 )   737 - 778   2019年10月

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    記述言語：英語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    Compact exact Lagrangian intersections in cotangent bundles via sheaf quantization

  • DTM-based filtrations 査読

    35th International Symposium on Computational Geometry (SoCG 2019), June 2019   2019年6月

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    記述言語：その他   掲載種別：研究論文（その他学術会議資料等）  

    DTM-based filtrations

  • Categorical localization for the coherent-constructible correspondence 査読

    Yuichi Ike, Tatsuki Kuwagaki

    Publications of the Research Institute for Mathematical Sciences   55 ( 1 )   1 - 24   2019年1月

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    記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    Categorical localization for the coherent-constructible correspondence

    DOI： 10.4171/PRIMS/55-1-1

  • 磁気流体緩和法の初期条件依存性 ∼磁力線形状とエネルギー∼ 査読

    渡邉陽太, 川畑佑典, 三浦達彦, 池祐一, 江間陽平, 剱持智哉, 松原宰栄, 米田剛, 千葉優作, 柏原崇人

    数理科学実践研究レター 2018   2018年9月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • 磁気流体緩和法の初期条件依存性 ∼force-free alphaの空間分布∼ 査読

    川畑佑典, 三浦達彦, 渡邉陽太, 池祐一, 江間陽平, 剱持智哉, 松原宰栄, 米田剛, 千葉優作, 柏原崇人

    数理科学実践研究レター 2018   2018年8月

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    記述言語：日本語   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

  • Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets 査読

    Yuichi Ike, Yutaka Matsui, Kiyoshi Takeuchi

    International Mathematics Research Notices   2018 ( 15 )   4852 - 4898   2017年3月

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    記述言語：その他   掲載種別：研究論文（学術雑誌）  

    Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets

  • Microlocal Lefschetz classes of graph trace kernels 査読 国際誌

    Yuichi Ike

    Publications of the Research Institute for Mathematical Sciences   52 ( 1 )   83 - 101   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）  

    DOI： 10.4171/PRIMS/175

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書籍等出版物

  • 位相的データ解析から構造発見へ : パーシステントホモロジーを中心に

    池, 祐一, Emerson Gaw Escolar, 大林, 一平, 鍛冶, 静雄

    サイエンス社  2023年9月 

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    担当ページ：総ページ数：x, 257p   記述言語：日本語  

    エスカラ氏・大林氏・鍛冶氏と共著で，パーシステントホモロジーを中心とした位相的データ解析の専門書（教科書）を執筆し出版した．本書は，パーシステントホモロジーの概略・使い方，数理的基礎・アルゴリズム，パーシステントホモロジーの代数的構造，応用に有用な理論，パーシステントホモロジーの応用例（点群データ・画像データ・ネットワークデータ），まとめと展望という構成になっている．数学・情報・物質科学など，どの層の研究者・学生が読んでも有用である部分が存在するように工夫した．そのために，数学的基礎を詳しく説明するとともに，応用については最新の話題を盛り込むように心がけた．

講演・口頭発表等

  • Sheaf quantization for the completion of the space of Lagrangians 招待

    Yuichi Ike

    2023年11月 

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    開催年月日： 2023年11月

    記述言語：英語  

    国名：その他  

    Sheaf quantization for the completion of the space of Lagrangians

  • Convergence of stochastic subgradient descent for persistence-based loss functions 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    The 15th Mathematical Society of Japan-Seasonal Institute (MSJ-SI2022), Deepening and Evolution of Applied Singularity Theory  2022年11月 

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    開催年月日： 2022年11月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Convergence of stochastic subgradient descent for persistence-based loss functions

    その他リンク： https://sites.google.com/view/MSJ-SI2022/

  • Convergence of stochastic subgradient descent for persistence-based loss functions 招待

    Yuichi Ike

    The 15th Mathematical Society of Japan-Seasonal Institute (MSJ-SI2022), Deepening and Evolution of Applied Singularity Theory  2022年11月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2022年11月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Topological loss functions and topological representation learning 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence 2022  2022年3月 

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    開催年月日： 2022年3月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Topological loss functions and topological representation learning

    その他リンク： https://ismseminar.github.io/fimi2022/

  • Topological loss functions and topological representation learning 招待

    Yuichi Ike

    Workshop on Functional Inference and Machine Intelligence 2022  2022年3月 

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    開催年月日： 2022年3月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • Microlocal sheaf theory and energy estimates in symplectic geometry 招待

    2021年9月 

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    開催年月日： 2021年8月 - 2021年9月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Microlocal sheaf theory and energy estimates in symplectic geometry

  • 層の圏上のパーシステンス的距離とシンプレクティック幾何における分離エネルギー 招待

    池 祐一

    第68回トポロジーシンポジウム  2021年8月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2021年8月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • Persistent Homology and Machine Learning

    Yuichi Ike

    WORKSHOP on Mathematics for Industry  2023年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語  

    国名：その他  

    Persistent Homology and Machine Learning

  • Stochastic subgradient descent for persistence-based functionals and automated vectorization method for persistence diagrams 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    Asia Pacific Seminar on Applied Topology and Geometry  2020年12月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Stochastic subgradient descent for persistence-based functionals and automated vectorization method for persistence diagrams

    その他リンク： https://sites.google.com/kyoto-u.ac.jp/apatg/past-seminars

  • Interleaving distance for sheaves and symplectic geometry 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    Boston-Keio-Tsinghua Workshop 2022  2022年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Interleaving distance for sheaves and symplectic geometry

    その他リンク： http://math.bu.edu/BKT2022/

  • Completeness of interleaving distance on Tamarkin category and C^0-symplectic geometry 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    2022年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：フランス共和国  

    その他リンク： http://symplectix.blogspot.com/2022/09/symplectix-7-octobre-2022.html

  • 位相的データ解析とトポロジー的損失関数の最適化 招待

    池 祐一

    第12回計算力学シンポジウム  2022年12月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • 位相的データ解析とトポロジー的損失関数の最適化 招待

    池祐一

    第12回計算力学シンポジウム  2022年12月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    researchmap

  • Interleaving distance for sheaves and symplectic geometry 招待

    Yuichi Ike

    Boston-Keio-Tsinghua Workshop 2022  2022年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    researchmap

  • Completeness of interleaving distance on Tamarkin category and C^0-symplectic geometry 招待

    Yuichi Ike

    Séminaire symplectix  2022年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • パーシステントホモロジーとその応用 招待

    池祐一

    純粋数学者のためのデータサイエンス入門  2024年3月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2024年3月

    記述言語：その他  

    国名：その他  

  • パーシステントホモロジーとその応用 招待

    池祐一

    純粋数学者のためのデータサイエンス入門  2024年3月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2024年3月

    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Sheaf quantization for the completion of the space of Lagrangians 招待

    Yuichi Ike

    超局所解析と漸近解析における諸問題  2023年11月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2023年11月

    記述言語：英語  

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  • TDA的損失関数の最適化について

    池 祐一

    ACT-X「数理・情報のフロンティア」第1回成果報告会  2023年4月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2023年4月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • Interleaving distance for sheaves and displacement energy in symplectic geometry 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    PSHT Online Seminar  2022年1月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2022年1月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Interleaving distance for sheaves and displacement energy in symplectic geometry

    その他リンク： https://nberkouk.github.io/psht.html

  • Interleaving distance for sheaves and displacement energy in symplectic geometry 招待

    Yuichi Ike

    PSHT Online Seminar  2022年1月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2022年1月

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

    researchmap

  • TDA的損失関数の確率的劣勾配法に関する収束定理

    池祐一

    日本応用数理学会2021年度年会  2021年9月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2021年9月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • 層の圏におけるインターリービング的距離と分離エネルギー 招待

    池祐一

    2021年8月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2021年8月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • TDAのニューラルネットワーク解析への応用 招待

    池 祐一

    2021年8月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2021年8月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • Convergence Result of Stochastic Subgradient Descent for Persistence-based Functions 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    Waseda Cherry Blossom Workshop on Topological Data Science  2021年3月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2021年3月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

  • Persistence-like distance on sheaf category and displacement energy 招待

    2020年12月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2020年12月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Persistence-like distance on sheaf category and displacement energy

  • Persistence-like distance on Tamarkin category and displacement energy 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    2020年10月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2020年10月

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Persistence-like distance on Tamarkin category and displacement energy

    その他リンク： http://symplectix.blogspot.com/2020/09/symplectix-2-octobre-2020.html

  • Microlocal theory of sheaves and displacement energy

    2020年9月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2020年9月

    記述言語：日本語  

    国名：日本国  

    Microlocal theory of sheaves and displacement energy

  • PersLay: A Neural Network Layer for Persistence Diagrams and New Graph Topological Signatures

    2020年9月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2020年9月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    PersLay: A Neural Network Layer for Persistence Diagrams and New Graph Topological Signatures

    その他リンク： https://annual2020.jsiam.org/en/6185

  • 層理論によるパーシステント加群へのアプローチ 招待

    池 祐一

    第三回理研AIP 数学系合同セミナー  2020年2月 

    　詳細を見る

    開催年月日： 2020年2月

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：マホロバマインズ三浦（三浦市）   国名：日本国  

  • Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets 招待

    2015年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets

  • Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets 招待

    2015年7月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets

  • Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    Microlocal Analysis and Singular Perturbation Theory  2015年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets

  • Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    The sixth Japanese-Australian Workshop on Real and Complex Singularities  2015年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets

    その他リンク： http://www.rimath.saitama-u.ac.jp/lab.jp/Fukui/JARCS6/JARCS6.html

  • Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    Workshop on Stratified Spaces: Perspectives from Analysis, Geometry and Topology  2016年8月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：カナダ  

    Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets

    その他リンク： http://www.fields.utoronto.ca/activities/workshops/workshop-stratified-spaces-perspectives-analysis-geometry-and-topology

  • Categorical localization for the coherent-constructible correspondence 国際会議

    Yuichi Ike and Tatsuki Kuwagaki

    Summer school 2016 of the IMJ-PRG, Symplectic topology, sheaves and mirror symmetry  2016年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語  

    国名：フランス共和国  

    Categorical localization for the coherent-constructible correspondence

    その他リンク： http://school2016.imj-prg.fr/abstract.html

  • Categorical localization for the coherent-constructible correspondence 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    2016年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：フランス共和国  

    Categorical localization for the coherent-constructible correspondence

    その他リンク： http://symplectix.blogspot.com/2016/09/seance-du-7-octobre-2016.html

  • Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets 招待 国際会議

    2016年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：フランス共和国  

    Hyperbolic localization and Lefschetz fixed point formulas for higher-dimensional fixed point sets

  • Categorical localization for the coherent-constructible correspondence 招待 国際会議

    Workshop on mirror symmetry and related topics, Kyoto 2016  2016年12月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Categorical localization for the coherent-constructible correspondence

  • Compact exact Lagrangian intersection in cotangent bundles via sheaf quantization 招待 国際会議

    2017年2月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Compact exact Lagrangian intersection in cotangent bundles via sheaf quantization

    その他リンク： https://www.sci.kagoshima-u.ac.jp/nakaoka/12thAAG_en.html

  • Sheaf-theoretic approaches to symplectic geometry in cotangent bundles 招待

    Seminar on geometry and related topics  2017年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Sheaf-theoretic approaches to symplectic geometry in cotangent bundles

  • Introduction to microlocal sheaf theory and sheaf quantization 招待

    Mini Workshop on Microlocal Geometry  2017年4月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Introduction to microlocal sheaf theory and sheaf quantization

    その他リンク： http://www.math.nagoya-u.ac.jp/~ohta/conference/conference2017_1/index.html

  • Applications of microlocal sheaf theory to symplectic geometry in cotangent bundles 招待

    2017年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Applications of microlocal sheaf theory to symplectic geometry in cotangent bundles

  • Persistence-like distance on Tamarkin's category and symplectic displacement energy 招待

    2018年1月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Persistence-like distance on Tamarkin's category and symplectic displacement energy

    その他リンク： http://park.itc.u-tokyo.ac.jp/MSF/topology/TuesdaySeminar/17_2_e.html

  • Microlocal Hofer distance and displacement energy 招待

    Symplectic geometry and around  2018年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Microlocal Hofer distance and displacement energy

  • 超局所層理論と幾何学 招待

    池 祐一

    若者のための現代幾何入門  2018年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：東京大学大学院数理科学研究科（目黒区）   国名：日本国  

  • 層コボルディズムとTamarkin圏における距離 招待

    池 祐一

    2019年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：名古屋大学（名古屋市）   国名：日本国  

  • Topological data analysis from a practical and mathematical perspective 招待

    Yuichi Ike

    iTHEMS Math Seminar  2020年7月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Topological data analysis from a practical and mathematical perspective

    その他リンク： https://ithems.riken.jp/en/events/topological-data-analysis-practical-and-mathematical-perspective

  • 層理論とその応用 招待

    池 祐一

    2020年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

    その他リンク： https://sites.google.com/view/uda-0x-seminar/home/0x02

  • 位相的データ解析と機械学習 招待

    池 祐一

    東京大学数理情報学談話会  2022年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：オンライン   国名：日本国  

  • 位相的データ解析と機械学習への応用 招待

    池 祐一

    金沢創発数理セミナー  2022年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：金沢大学（金沢市）   国名：日本国  

  • RipsNet: fast and robust estimation of persistent homology for point clouds 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    AATRN Applied Topology Seminar  2022年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    RipsNet: fast and robust estimation of persistent homology for point clouds

    その他リンク： https://www.aatrn.net/seminar

  • Topological loss functions and topological representation learning 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    The 2nd POSTECH MINDS Workshop on Topological Data Analysis and Machine Learning  2022年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    その他リンク： https://sites.google.com/view/2022-tda-ml/home

  • Interleaving for sheaves and quantitative problems in symplectic geometry 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    2022年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：フランス共和国  

    その他リンク： https://www.math.sciences.univ-nantes.fr/fr/seminaires/tga_tous

  • Tamarkin圏におけるインターリービング距離の完備性とC0シンプレクティック幾何への応用 招待

    池 祐一

    2022年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：名古屋大学（名古屋市）   国名：日本国  

  • パーシステントホモロジーと機械学習 招待

    池 祐一

    2023年1月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：一橋講堂（千代田区）   国名：日本国  

  • Interleaving Distance for Sheaves and Symplectic Geometry 招待 国際会議

    Yuichi Ike

    USTC-IGP Geometry & Topology seminar  2023年4月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

    国名：日本国  

    Interleaving Distance for Sheaves and Symplectic Geometry

    その他リンク： http://en.igp.ustc.edu.cn/News2/list.htm

  • 層のインターリービング距離とシンプレクティック幾何学におけるエネルギー 招待

    池 祐一

    九大幾何学・トポロジー合同セミナー  2023年4月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（一般）  

    開催地：九州大学（福岡市）   国名：日本国  

  • 超局所層理論とシンプレクティック幾何学 招待

    池祐一

    杉本代数セミナー  2023年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    国名：その他  

  • 位相的データ解析に基づく損失関数とその最適化について 招待

    池祐一

    日本応用数理学会連続最適化研究部会第2回研究会  2023年7月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    国名：その他  

  • The completion of the space of Lagrangians and sheaves 招待

    Yuichi Ike

    USC Topology Seminar  2023年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語  

    国名：その他  

    The completion of the space of Lagrangians and sheaves

  • The completion of the space of Lagrangians and sheaves

    Yuichi Ike

    UCLA Topology Seminar  2023年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語  

    国名：その他  

    The completion of the space of Lagrangians and sheaves

  • パーシステントホモロジーと機械学習 招待

    池祐一

    ipi-ダイキン シンポジウム  2023年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

    国名：その他  

  • 位相的データ解析とその応用

    池祐一

    統計数学×情報×物質セミナー  2023年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：その他  

    国名：その他  

  • パーシステントホモロジーと機械学習 招待

    池祐一

    ディープラーニングと物理学/学習物理領域セミナー  2024年2月 

    　詳細を見る

    記述言語：その他  

    国名：その他  

  • 位相的データ解析と機械学習 招待

    池祐一

    愛媛大学DS研究セミナー  2024年3月 

    　詳細を見る

    記述言語：その他  

    国名：その他  

  • パーシステントホモロジーと機械学習 招待

    池祐一

    ディープラーニングと物理学/学習物理領域セミナー  2024年2月 

    　詳細を見る

  • パーシステントホモロジーと機械学習 招待

    池祐一

    ipi-ダイキン シンポジウム  2023年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

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  • パーシステントホモロジーと機械学習 招待

    池祐一

    Topology Meets Data  2023年1月 

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    記述言語：日本語   会議種別：口頭発表（招待・特別）  

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  • γ-supports and sheaves

    池祐一

    トポロジー火曜セミナー  2024年5月 

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  • Topological loss functions and topological representation learning 招待

    Yuichi Ike

    The 2nd POSTECH MINDS Workshop on Topological Data Analysis and Machine Learning  2022年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：口頭発表（一般）  

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  • The completion of the space of Lagrangians and sheaves 招待

    Yuichi Ike

    USC Topology Seminar  2023年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語  

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  • The completion of the space of Lagrangians and sheaves

    Yuichi Ike

    UCLA Topology Seminar  2023年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語  

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  • TDA的損失関数の最適化について

    ACT-X「数理・情報のフロンティア」第1回成果報告会  2023年4月 

    　詳細を見る

    会議種別：ポスター発表  

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  • Tamarkin圏におけるインターリービング距離の完備性とC0シンプレクティック幾何への応用

    池祐一

    One Day Workshop on Symplectic Geometry and Related Topics  2022年11月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語  

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  • 位相的データ解析と機械学習への応用 招待

    池 祐一

    金沢創発数理セミナー  2022年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：日本語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 位相的データ解析と機械学習 招待

    池祐一

    愛媛大学DS研究セミナー  2024年3月 

    　詳細を見る

    会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • 位相的データ解析と機械学習

    池 祐一

    東京大学数理情報学談話会  2022年3月 

    　詳細を見る

  • 位相的データ解析とその応用

    池祐一

    統計数学×情報×物質セミナー  2023年11月 

    　詳細を見る

  • RipsNet: fast and robust estimation of persistent homology for point clouds 招待

    Yuichi Ike

    AATRN Applied Topology Seminar  2022年6月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Persistent Homology and Machine Learning

    Yuichi Ike

    WORKSHOP on Mathematics for Industry  2023年9月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語  

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  • Interleaving for sheaves and quantitative problems in symplectic geometry 招待

    Yuichi Ike

    Séminaire de topologie, géométrie et algèbre  2022年10月 

    　詳細を見る

    記述言語：英語   会議種別：公開講演，セミナー，チュートリアル，講習，講義等  

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  • Interleaving Distance for Sheaves and Symplectic Geometry 招待

    池祐一

    USTC-IGP Geometry & Topology seminar  2023年4月 

    　詳細を見る

    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • 超局所層理論とシンプレクティック幾何学 招待

    池祐一

    杉本代数セミナー  2023年6月 

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    記述言語：日本語  

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  • 層のインターリービング距離とシンプレクティック幾何学におけるエネルギー

    池祐一

    九大幾何学・トポロジー合同セミナー  2023年4月 

    　詳細を見る

    会議種別：口頭発表（一般）  

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  • 位相的データ解析に基づく損失関数とその最適化について 招待

    池祐一

    日本応用数理学会連続最適化研究部会第2回研究会  2023年7月 

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    記述言語：日本語  

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MISC

  • パーシステントホモロジーと機械学習

    池 祐一

    雑誌「数理科学」   2023年5月

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

  • 位相的データ解析と機械学習への応用 査読

    池 祐一

    応用数理   2022年9月

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    記述言語：日本語   掲載種別：記事・総説・解説・論説等（学術雑誌）  

  • Microlocal sheaf theory and energy estimates in symplectic geometry

    2021年8月

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    記述言語：日本語   掲載種別：機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等  

  • 層の圏上のパーシステンス的距離とシンプレクティック幾何における分離エネルギー

    池 祐一

    第68回トポロジーシンポジウム   2021年8月

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    記述言語：日本語   掲載種別：機関テクニカルレポート，技術報告書，プレプリント等  

産業財産権

特許権   出願件数: 1件   登録件数: 2件
実用新案権   出願件数: 0件   登録件数: 0件
意匠権   出願件数: 0件   登録件数: 0件
商標権   出願件数: 0件   登録件数: 0件

所属学協会

  • 日本応用数理学会

委員歴

  • 日本応用数理学会   若手の会 運営委員  

    2023年4月 - 現在   

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    団体区分：学協会

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  • 日本応用数理学会 若手の会   運営委員   国内

    2023年4月 - 2025年3月   

学術貢献活動

  • 組織委員

    研究集会 Geometry and Topology  （ 九州大学 数理学研究院 ） 2023年6月

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    種別：大会・シンポジウム等 

  • 研究集会 Geometry and Topology

    役割：企画立案・運営等,　パネル司会・セッションチェア等

    2023年6月

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    種別：学会・研究会等 

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  • 企画立案・運営等, パネル司会・セッションチェア等

    応用のためのトポロジカルデータ解析チュートリアル＆ワークショップ  （ オンライン ） 2020年6月

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    種別：大会・シンポジウム等 

その他

  • 数物フロンティア・リーディング大学院 コース生

    2013年10月

共同研究・競争的資金等の研究課題

  • 「かたち」と「うごき」を表す高次元データ記述子の開発

    研究課題/領域番号：22H05107  2022年 - 2026年

    日本学術振興会・文部科学省  科学研究費助成事業  学術変革領域研究(A)

    平岡 裕章, 石井 豊, 池 祐一, 落合 啓之

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    担当区分：研究分担者  資金種別：科研費

    現代社会に氾濫する高次元データは，その構造を直接「見る」ことができない．低次元空間への射影や断面を用いる従来法からは，構造の直感的理解を得ることは難しく，さらには幾何・トポロジー構造が潰されたものになる問題点もある．そこで本研究では，高次元データを直感的に知覚できるデータ記述子の開発を目標に据えた，以下の３テーマを実施する．
    テーマ１：バーチャルリアリティ（VR）を用いたインタラクティブな高次元可視化の数理
    テーマ２：パーシステントホモロジーの代数解析・代数幾何的研究とその応用
    テーマ３：マグニチュードホモロジーの自然言語処理・オミックスデータ解析への応用

    CiNii Research

  • シンプレクティック幾何学・位相的データ解析の層理論による深化

    研究課題/領域番号：21K13801  2021年 - 2024年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

  • 幾何的アプローチによる革新的なデータ解析の研究

    2019年 - 2021年

    戦略的創造研究推進事業 (文部科学省)

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    担当区分：研究代表者  資金種別：受託研究

  • 代数解析的手法による指数定理の研究

    研究課題/領域番号：15J07993  2015年 - 2017年

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費

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    担当区分：研究代表者  資金種別：科研費

教育活動概要

  • 学部は工学部と理学部数学科，大学院は数理学府とマス・フォア・イノベーション連係学府を担当している．講義・セミナーなどを通じて学生の教育活動を行っている．

担当授業科目

  • 常微分方程式とラプラス変換（電情EC）

    2023年10月 - 2024年3月   後期

  • 数学共創基礎Ⅱ

    2023年6月 - 2023年8月   夏学期

  • 常微分方程式とラプラス変換

    2023年4月 - 2023年9月   前期

他大学・他機関等の客員・兼任・非常勤講師等

  • 2024年  東京大学大学院数理科学研究科  区分:集中講義  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間：2024年5月20日～24日

  • 2024年  新潟大学 自然科学系  区分:集中講義  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間：2024年5月7日～10日

  • 2021年  東京都立大学 理学研究科 数理科学科  区分:集中講義  国内外の区分:国内 

    学期、曜日時限または期間：2021年10月5日，7日，8日

社会貢献・国際連携活動概要

  • 企業との共同研究を通じて，実社会に応用できる位相的データ解析や反実仮想説明の技術の開発を行ってきた．

社会貢献活動

  • 位相的データ解析

    役割：講師

    九州大学マス・フォア・インダストリ研究所  産業数理統計チュートリアル  2023年12月

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    種別：セミナー・ワークショップ

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  • 産業数理統計チュートリアル 位相的データ解析

    九州大学マス・フォア・インダストリ研究所  2023年12月

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    対象： 社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

    種別：講演会

  • トポロジカルデータ解析～かたちのデータサイエンス～

    役割：出演,　講師

    数学カフェ  くまもと数学秋祭り  2023年11月

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    種別：講演会

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  • トポロジカルデータ解析～かたちのデータサイエンス～

    数学カフェ  2023年11月

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    対象： 社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

    種別：講演会

  • JST/CRDS俯瞰ワークショップ（WS）座談会 数学と産業界のこれから

    日本評論社  2022年3月

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    対象： 社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

    種別：その他

  • 第34回数学カフェ 講演，D加群の理論とその広がり

    NPO法人 数学カフェ  2021年4月

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    対象： 社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

    種別：講演会

  • Mathpower2018 フィールズ賞&チャーン賞が分かりたい 講演

    株式会社すうがくぶんか  2018年10月

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    対象： 社会人・一般,　学術団体,　企業,　市民団体,　行政機関

    種別：講演会

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政策形成、学術振興等への寄与活動

  • 2022年9月   Université Grenoble Alpes

    Jury of doctoral thesis

海外渡航歴

  • 2023年9月

    滞在国名1：アメリカ合衆国   滞在機関名1：University of Southern California