業績

査読付き学術論文

  1. S. Takahashi, M. Tanaka, and S. Ikeda:
    Blind deconvolution with non-smooth regularization via Bregman proximal DCAs,
    Signal Processing, 202 (2023), 108734.
  2. S. Takahashi, M. Fukuda, and M. Tanaka:
    New Bregman proximal type algorithms for solving DC optimization problems,
    Computational Optimization and Applications, 83 (2022), 893–931.
    [codes]

査読なし論文

  1. 高橋翔大，田中未来，池田思朗：
    非平滑正則化を用いたブラインド・デコンボリューションに対するBregman近接DCアルゴリズム，
    電子情報通信学会 技術研究報告，122，405，IBISML2022-86 (2023)，111–118．
  2. 高橋翔大，福田光浩，田中未来：
    DC 最適化問題に対する Bregman 距離を用いた近接アルゴリズムと複素最適化問題への拡張，
    統計数理研究所共同研究リポート 453 最適化：モデリングとアルゴリズム 33 (2022)，28–38．

プレプリント

  1. S. Takahashi and A. Takeda:
    Approximate Bregman proximal gradient algorithm for relatively smooth nonconvex optimization,
    arXiv:2311.07847 (2023).

国際学会発表

  1. S. Takahashi:
    Bregman proximal DC algorithms and their application to blind deconvolution with nonsmooth regularization,
    2023 SIAM Conference on Optimization, Seattle, Washington, U.S., May 2023.
  2. S. Takahashi:
    Bregman proximal DC algorithms and their application to blind deconvolution with nonsmooth regularization,
    International Workshop on Continuous Optimization, online, December 2022.
  3. S. Takahashi:
    Bregman proximal DC algorithms and their application to blind deconvolution with nonsmooth regularization,
    The 6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIB-MODAL-NHR Workshop on Advances in Classical and Quantum Algorithms for Optimization and Machine Learning, Tokyo, Japan, September 2022.
  4. S. Takahashi, M. Fukuda, and M. Tanaka:
    New Bregman proximal type algorithms for solving DC optimization problems,
    EUROPT 2021 18th Workshop on Advances in Continuous Optimization, online, July 2021.
  5. S. Takahashi, and M. Fukuda:
    New Bregman proximal type algorithms for solving DC optimization problems,
    INFORMS Optimization Society Conference 2020, Greenville, South Carolina, U.S., March 2020.
    (COVID-19 の影響により開催中止)

国内学会発表

  1. 高橋翔大，武田朗子：
    相対的平滑性に基づく非凸最適化における近似 Bregman 近接勾配法，
    日本オペレーションズ・リサーチ学会 2024年春季研究発表会，筑波大学，2024 年 3 月．
  2. 高橋翔大：
    DC 最適化 —入門から最新手法まで—，
    計測自動制御学会 制御部門 プラントモデリング部会「デジタルツイン構築のための最適化とモデリング」，オンライン，2023 年 10 月．
  3. 高橋翔大，田中未来，池田思朗：
    電波干渉計の自己校正と画像化に対するハイブリッド Bregman 近接 DC アルゴリズム，
    京都大学数理解析研究所 共同研究（公開型）「数理最適化：理論と実践」，京都大学，2023 年 8 月．
  4. 高橋翔大：
    非凸最適化に対する DC 構造を利用した Bregman 近接アルゴリズムとその応用，
    日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化の理論とアルゴリズム研究部会 第 1 回研究会，国立情報学研究所，2023 年 6 月．
  5. 高橋翔大，田中未来，池田思朗：
    非平滑正則化を用いたブラインド・デコンボリューションに対するBregman近接DCアルゴリズム，
    第49回 IBISML 研究会，はこだて未来大学，2023 年 3 月．
  6. 高橋翔大，田中未来，池田思朗：
    Bregman 距離を用いた近接 DC アルゴリズムとその応用，
    日本オペレーションズ・リサーチ学会 関⻄⽀部 2022年度若⼿研究発表会，大阪大学，2022 年 10 月．
  7. 高橋翔大，田中未来，池田思朗：
    Bregman 距離を用いた近接 DC アルゴリズムとその応用，
    日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化手法とアルゴリズム研究部会 未来を担う若手研究者の集い 2022，東京大学，2022 年 6 月．
  8. 高橋翔大，田中未来，池田思朗：
    ブラインド・デコンボリューションに対する非平滑正則化付き DC 最適化アプローチ，
    日本オペレーションズ・リサーチ学会 2022年春季研究発表会，群馬大学，2022 年 3 月．
  9. 高橋翔大，福田光浩，田中未来：
    DC 最適化問題に対する Bregman 距離を用いた近接アルゴリズムと複素最適化問題への拡張，
    研究集会「最適化：モデリングとアルゴリズム」，統計数理研究所，2021 年 3 月．
  10. 高橋翔大，福田光浩，田中未来：
    DC 最適化問題に対する Bregman 距離を用いた近接アルゴリズム，
    日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021年春季研究発表会，東京工業大学，2021 年 3 月．
  11. 高橋翔大：
    グラフ埋め込み問題に対する二次制約付き二次最適化問題に対するアプローチ，
    日本オペレーションズ・リサーチ学会 最適化とその応用研究部会 未来を担う若手研究者の集い 2018，筑波大学，2018 年 6 月．

ポスター発表

  1. 高橋翔大：
    ブラインド・デコンボリューションに対する非平滑正則化付き DC 最適化アプローチ，
    連続最適化および関連分野に関する夏季学校 2022 ポスターセッション，統計数理研究所，2022 年 8 月．
  2. 高橋翔大：
    ブラインド・デコンボリューションに対する非平滑正則化付き DC 最適化アプローチ，
    統計数理研究所 オープンハウス，統計数理研究所，2022 年 6 月．
  3. 高橋翔大：
    複素 DC 最適化問題に対するアルゴリズムとその応用，
    統計数理研究所 オープンハウス，統計数理研究所，2021 年 6 月．
(C) 2020 Shota Takahashi