九州大学 研究者情報
発表一覧
脇 隼人(わき はやと) データ更新日:2021.11.30

准教授 /  マス・フォア・インダストリ研究所 応用理論研究部門


学会発表等
1. 脇 隼人, H∞フィードバック制御問題の正定値解について, 第6回 制御部門マルチシンポジウム, 2019.03, [URL].
2. 脇 隼人, 半正定値計画問題のプログラム検証への応用, 第61回自動制御連合講演会, 2018.11, [URL].
3. Hayato Waki, Noboru Sebe, Yoshio Ebihara, Facial reduction for H-infinity state feedback control, International Workshop on "Control and Optimization", 2018.11, [URL].
4. Hayato Waki, Ill-posed semidefinite program, Joint Mini-workshop between KU and NTNU, 2018.10, [URL].
5. 脇 隼人, H-infinity制御に対する面的縮小法 , 科学研究費 基盤研究(A)「新時代の最適化モデルに基づく意思決定支援プラットフォームの研究と開発」による2018年度ワークショップ, 2018.09, [URL].
6. Hayato Waki, Noboru Sebe, Strong feasibility of the dual problem of linear matrix inequality for H-infinity output feedback control problem, 2018 SICE International Symposium on Control Systems (SICE ISCS), 2018.03.
7. 脇 隼人, H∞制御に対する面的縮小法, 第60回自動制御連合講演会, 2017.11, [URL].
8. 脇 隼人, Computation on non-strict feasible semidefinite program, La Trobe-Kyushu Joint Seminar on Mathematics for Industry, 2017.10, [URL].
9. 脇 隼人, Computation on Semidefinite Program, ベクトル値滑層分割Morse理論の構築による多数目的最適化問題の解集合の可視化, 2017.09, [URL].
10. 脇 隼人, Computational aspects on non-strictly feasible semidefinite program, PROJECT COLLOQUIA in ERATO MMSD, 2017.07.
11. 脇 隼人, 整数計画法と最短ベクトル問題への応用, CREST暗号数理チュートリアル, 2016.12.
12. Hayato Waki, Boundary Modeling in Model-Based Calibration for Automotive Engines and Its Vertex Representation for the Convex Hull Approach, Forum "Math-for-Industry" 2016, 2016.11.
13. 脇 隼人, 「H∞ノルムに基づく出力フィードバック制御問題」の再考, 「最適モデリング」セミナー, 2016.09, [URL].
14. 脇 隼人, H ∞ 制御に対する面的縮小法の適用, 京都大学 数理解析研究所 研究集会 「最適化技法の最先端と今後の展開」, 2016.08, [URL].
15. 脇 隼人, Slater条件から見た半正定値計画問題, 京都大学数理解析研究所 共同研究 「組合せ最適化セミナー」, 2016.07, [URL].
16. 脇 隼人, 江藤 巧馬, 糸島市コミュニティバスの利用度 改善のための調査・研究, 九大発 産・学・官 交流促進シーズ発表会, 2016.02, [URL].
17. 脇 隼人, 半正定値計画問題とその応用, CREST暗号数理チュートリアル講演, 2015.12.
18. 脇 隼人, 境界モデリングの取り組みの紹介, 自動車業界におけるIT・数理科学技術の活用 ― 豊かな社会を創り出すイノベーションを目指して ―, 2015.12, [URL], 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所短期共同研究の一つに, 自動車エンジンに対する境界モデリングをテーマとして, 学術界と産業界との共同研究を行っている. 本講演ではその一端を紹介する..
19. 脇 隼人, 境界モデリングの取り組みについて -- IMI 短期共同研究の紹介 --, 第58回 自動制御連合講演会, 2015.11, [URL].
20. Hayato Waki, An Introduction on SemiDefinite Program -- from the viewpoint of computation --, Combinatorial Optimization at Work, 2015.10, [URL].
21. 脇 隼人, 瀬部 昇, H∞制御に対する線形行列不等式, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2015年秋季研究発表会, 2015.09, [URL].
22. Hayato Waki, Noboru Sebe, Application of Facial Reduction to H_¥infty State Feedback Control Problem, 22nd International Symposium on Optimization, 2015.07, [URL].
23. Hayato Waki, Noboru Sebe, Application of Facial Reduction to H_¥infty State Feedback Control Problem, 8th IFAC Symposium on Robust Control Design, 2015.07, [URL].
24. 脇 隼人, H∞制御問題に対する面的縮小法の適用, 研究集会「最適化:モデリングとアルゴリズム」, 2015.03, [URL].
25. 脇 隼人, 半正定値計画問題に対する面的縮小法, 2014.12, [URL].
26. 脇 隼人, 面的縮小法を用いた最適化問題の解析と計算, 自然言語処理と最適化, 2014.10, たいていの最適化の教科書には, 最適性の必要条件であるカルーシュ・ キューン・タッカー条件 (KKT 条件) が記載されている. 一般に, KKT 条件には制約想 定と呼ばれる仮定が必要である.
この講演では, 制約想定の中で良く知られているスレーター条件を, 最適化問題とし ては凸最適化問題の一つである半正定値計画問題を取り上げる. スレーター条件が成 り立たない半正定値計画問題に対しては, KKT 条件が成り立たないかもしれない. こ のような半正定値計画問題に対しては, 面的縮小法と呼ばれる最適化技術が鍵を握る. 組合せ最適化問題や制御での応用例を題材にして,
(1) 元の問題がある種の悪条件性を有していると, スレーター条件を満たさない半 正定値計画問題が現れることがある,
(2) 「スレーター条件が成り立たない」, という性質を利用して効率よく計算でき ることがある,
ということを講演する..
27. 脇 隼人, 先端的最適化手法の実現を目指して, 九州大学COI拠点フォーラム, 2014.03, [URL], 最適化技術は、 科学・工学だけでなく産業・企業活動などの様々な意思決定の場面でも必要になる重要な技術であり、 エネルギー、 交通、 ロジスティクス、 スケジューリングなど応用事例は枚挙にいとまがない。マス・フォア・インダストリ研究所では、 最先端の最適化研究・技術開発や最適化技術に関するコンサルタント業務を行っている。ここで得た多くのノウハウを生かして、 先端的最適化技術の実用化や産学連携等を行いCOI事業に資する貢献をしていきたい。.
28. 脇 隼人, Optimization theory for Renderman users : Basic and Advanced, Optimization theory for Renderman users, 2014.02, [URL].
29. 脇 隼人, 半正定値計画問題とその応用, Kobe Studio Seminar for Design, 2014.01, [URL], 半正定値計画問題は行列を変数とする凸最適化問題であり,効率よく解くことができる最適化問題である。半正定値計画問題は,線形行列不等式を記述することもでき,制御や統計,機械学習などで利用されている。また,一般に解くのが難しいとされている非凸最適化問題に対して半正定値計画問題を利用してより効率的に解く手法も提案されている。

この講演では,半正定値計画問題や最近の話題について紹介する。行列の半正定値性や固有値などの線形代数に関する知識があれば理解できる様に配慮する予定である。.
30. 脇 隼人, 数学応用の要 ~最適化~, 九州大学COI第二回シーズ・ニーズ対話型ワークショップ, 2013.12.
31. 脇 隼人, 錐最適化問題と面的縮小法, 日本OR学会九州支部平成25年度 第3回講演会・研究会, 2013.12, 錐最適化問題とは凸最適化問題の一種で, 線形計画問題や半正定値計画問題も錐最適化問題として記述することができる. 錐最適化問題に対して, 制約想定のもとで双対定理が成り立つことが知られている. 一方で,
扱っている錐最適化問題が制約想定を満たしているかどうかを前もって知ることは難しい. この困難に対して,
1980年にBorweinとWolkowiczは制約想定を仮定しない代わりに面的縮小法を適用して,
制約想定を満たす等価な錐最適化問題を構成する手法を提案している. 本発表では, 面的縮小法と半正定値計画問題に対する適用例について紹介する.
.
32. 脇 隼人, Recent work on semidefinite programming relaxation for polynomial optimization problems, Kobe Studio Seminar for Design, 2013.10, [URL], Polynomial optimization problem (POP) is the problem of minimizing a polynomial objective function over a set defined by polynomial equalities and/or inequalities. It is well-known that in general, it is difficult to find the global minimum and the solution of POP. Lasserre and Parrilo independently proposed approaches to find lower bounds of the global minimum. They report that the exact values are obtained for some POPs. Sum of square polynomials and semidefinite programming problems are key techniques in their approaches. In this talk, we present a survey on their approaches and our recent work on [1].

[1] M. Muramatsu, H. Waki and L. Tuncel, "A Perturbed Sums of Squares Theorem for Polynomial Optimization and its Applications", preprint, available from arXiv:1304.0065.
33. 脇 隼人, 半正定値計画問題における数値計算, 九州大学数値解析セミナー, 2013.06, [URL], 最適化分野では, さまざまな場面で数値計算を利用します. このお話では, 半正定値計画問題という非常に適用範囲を広い最適化問題を通じて, どのような数値計算が用いられているのかをご紹介したいと思います. また, 時間があれば半正定値計画問題に対する高性能・高精度計算についてもお話ししたいと思います. 最適化分野でも巧妙に数値計算を利用している, というのをわかってもらえれば幸いです..
34. 脇 隼人, 多項式行列不等式系に対する半正定値計画緩和について, 第2回 数学・数理科学とシステム制御との連携研究集会 『半正定値計画とロバスト制御』, 2013.06, [URL].
35. 脇 隼人, A perturbed sums of squares theorem for polynomial optimization and its applications, JST CREST & ERATO 共催講演会, 2013.05, [URL].
36. 脇 隼人, SparsePOP: 疎な多項式最適化問題に対する半正定値計画緩和のためのMATLABソフトウェアの紹介, 福岡大学情報数学セミナー, 2013.05, 多項式最適化問題とは, 多項式で記述される等式・不等式制約上で多項式を最小化・最大化する最適化問題です.
一般にNP-困難と呼ばれるクラスに属し, 効率的に解くアルゴリズムを構成することは難しいと言われています.
2001年にLasserreによって半正定値計画問題を利用して多項式最適化問題を解くという方法が提案されています.
二乗和多項式と関連があり数学的にも興味深いのですが, 変数の数が20を超えるとこの手法はあまり有効に働きません.

SparsePOPは, 発表者が学生の時に指導教員である小島政和先生らと共同で作成したMATLABソフトウェアで,
疎性を有した多項式最適化問題に対してうまく動く様になっています. 本発表では,
SparsePOPだけでなくその背景にある数学を含めてお話ししたいと思います..
37. 脇 隼人, 半正定値計画問題における数値計算, 九州大学数値解析セミナー, 2013.04, [URL], 最適化分野では, さまざまな場面で数値計算を利用します. このお話では, 半正定値計画問題という非常に適用範囲を広い最適化問題を通じて, どのような数値計算が用いられているのかをご紹介したいと思います. また, 時間があれば半正定値計画問題に対する高性能・高精度計算についてもお話ししたいと思います. 最適化分野でも巧妙に数値計算を利用している, というのをわかってもらえれば幸いです..
38. Hayato Waki, Mirai Tanaka and Kazuhide Nakata, An Application of a Facial Reduction Algorithm to Doubly Nonnegative Optimization Problems, 離散構造と最適化:展開と連携, 2012.11, [URL].
39. Hayato Waki, Masakazu Muramatsu and Levent Tuncel, A perturbed sums of squares theorem for polynomial optimization and its applications, Optimization: Computation, Theory and Modeling, 2012.11, [URL].
40. Hayato Waki, Ill-conditionedness in Semidefinite Programming Relaxation for Polynomial Optimization Problems, KSMAP琵琶湖合宿, 2012.10, [URL], For a polynomial optimization problem (POP), a tighter lower bound or the exact global optimal value can be obtained by using Lasserre's and Parrilo's semidefinite programming (SDP) relaxation. For some POPs, we need to solve ill-conditioned SDP relaxation problems. In general, it is difficult to solve such problems accurately. However, the obtained values are often equal to the exact global optimal value of the original POP by applying SDP solvers to SDP relaxation problems. We present such examples and talk about the reason why the desired values can be often obtained..
41. Hayato Waki, Ill-conditionedness in Semidefinite Programming, Forum "Math-for-Industry" 2012, 2012.10, [URL].
42. Hayato Waki, Masakazu Muramatsu, Computation of Facial Reduction, INFORMS Annual Meeting 2012 Phoenix, 2012.10.
43. Hayato Waki, Masakazu Muramatsu, Computation of facial reduction algorithm, 21st International Symposium on Mathematical Programming, 2012.08.
44. Hayato Waki, On a smaller SDP relaxation for Polynomial Optimization Problems, Workshop on Optimization, 2011.09.
45. Hayato Waki, Maho Nakata and Masakazu Muramatsu, Strange Behaviors of Interior-Point Methods for Solving Semidefinite Programming Problems, Advanced Optimization Laboratory Seminars Series, 2011.09, [URL].
46. Hayato Waki, SemiDefinite Programming Relaxation for Polynomial Optimization
Problems, Tutte Seminar Series, 2011.06, [URL].
47. Hayato Waki, Maho Nakata and Masakazu Muramatsu, Strange Behaviors of Interior-Point Methods for Solving Semidefinite Programming Problems, Parallel Computing and SDP Workshop, 2010.12.
48. Masakazu Kojima, Kim Sunyoung, Masakazu Muramatsu, Hiroshi Sugimoto and Makoto Yamashita, SparsePOP: A Sparse Semidefinite Programming Relaxation of Polynomial Optimization Problems, Informs annual meeting 2010, 2010.11, [URL].
49. Hayato Waki, SDP relaxation for Polynomial Optimization Problems and Facial Reduction Algorithm, The International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT) 2010, 2010.07, [URL].
50. Hayato Waki, Strange Behaviors of Interior-Point Methods for Solving Semidefinite Programming Problems in Polynomial Optimization, 2nd Alpen-Adria Workshop on Optimization , 2011.05.
51. Hayato Waki, Strange Behaviors of Interior-Point Methods for Solving Semidefinite Programming Problems in Polynomial Optimization, SIAM Conference on Optimization 2011, 2011.05.

九大関連コンテンツ

pure2017年10月2日から、「九州大学研究者情報」を補完するデータベースとして、Elsevier社の「Pure」による研究業績の公開を開始しました。
 
 
九州大学知的財産本部「九州大学Seeds集」