日時：2022年1月7日（金）14時〜18時
会場：Zoom によるオンライン開催
参加方法：以下のフォームから参加登録していただきますと、ZOOM接続先情報をメールにて自動返信いたします。
参加登録フォーム：https://forms.gle/EDWzkFyoDhqxwn4h8
講演 1
講演者：劉田香 (Liu Tianxiang) 氏（東京工業大学）
講演題目：逐次DC関数近似法及びシステム同定への応用
講演概要：
機械学習や信号処理を含む様々な分野に特殊構造(スパース性や低ランク性など)を誘導するための複数の非凸非平滑正則化関数付き最適化問題がある.
本発表ではDifference of Convex (DC)という構造に基づいて, 効率的な逐次 DC関数近似法とその理論的保証を紹介する.
システム同定に頻繁に現れているHankel 構造がある問題への応用も紹介する.
関連するarxivの論文: 1710.05778, 1906.10396
講演 2
白髪丈晴 氏（東京工業大学）
講演題目：動的グラフ上のランダムウォーク
講演概要：ランダムウォーク(RW)は探索, サンプリング(積分), 分散計算など複数のアルゴリズム設計で威力を発揮する有用な確率モデルの一つである. 一方で, 時間とともに変化を繰り返すグラフ上のRW, 中でも頂点集合が変化するグラフ上におけるRWの性質について分かっていることは驚くほど少ない. 本発表では発表者らの近年の研究成果である「グラフの拡大する速さとRWの未訪問頂点数の理論的特徴づけ」について動的グラフ上RWの既存研究を通しながら紹介する.
参加費用：無料
参加資格：自由 (会員/非会員不問)。学生の方のご参加も歓迎いたします。
問い合わせ：幹事 伊藤勝（ito.m@math.cst.nihon-u.ac.jp）
以上、よろしくお願いいたします。
研究部会 最適化手法とアルゴリズム (SOMA)
ホームページ: http://trout.math.cst.nihon-u.ac.jp/~ito.m/soma/index.html