日時：2023年1月6日（金）13時〜17時
開催方式：ハイブリッド開催
会場：東京大学 本郷キャンパス 工学部6号館 3階セミナー室AD
参加方法：現地会場の参加は申込み不要．オンライン参加は以下のフォームから Zoom 接続情報を取得できます．
オンライン参加登録フォーム：https://forms.gle/Qnf3QhrTgkc5mxbV7
講演 1
井床 利生 氏（IBM東京基礎研究所）
講演題目：量子計算機の実用化へ向けた最適化技術の応用
講演概要：
量子計算機は、近年の物理実装技術の進歩によって、計算機としての実用化への期待が俄かに高まってきている。とはいえ、ハードウェアからアプリケーション（アルゴリズム）まで量子計算の実現に必要な全ての階層が研究開発途上にある。本講演では、最適化技術が量子計算の様々な階層で課題解決のために応用されている研究例を、講演者らの研究成果に限らず幅広く紹介する。また、最適化問題の求解に量子計算機を利用する逆向きの応用についても簡単に紹介する。
講演 2
包 含 氏（京都大学）
講演題目：機械学習と凸共役の交わり
講演概要：
凸共役は凸解析における重要な概念のひとつであり，最適化問題における双対構造を支えている．一方で，機械学習ではデータに適合するモデルを発見することが目標のひとつであるが，データと予測の近さを測られる際に用いられる一般的な距離尺度であるBregmanダイバージェンスは，凸共役と密接に関わっている．本講演では，近年注目されつつある様々な機械学習の問題に内在する凸共役の構造を紹介する．凸共役の構造に着目することで，教師あり学習，強化学習，最適輸送など，様々な問題を統一的に取り扱うことができる．まだ発展途上であるこの領域において，明らかになっている事実，依然未解決の課題を議論したい．
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.masaru@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