Shummin NAKAYAMA (中山 舜民)

中山舜民(中央大学理工学部経営システム工学科)の個人ホームページです.

researchmap


プロフィール

名前:中山 舜民(ナカヤマ シュンミン)
出身:千葉

学歴

職歴

教育活動

今年度の担当科目
中央大学 理工学部 経営システム工学科

東京理科大学 理学部第一部 応用数学科
過去のTA (ティーチング・アシスタント) 東京理科大学 理学部第一部 数理情報科学科
  • 2014年度 : プログラミング及び演習 (Java,1年,通年)
  • 2015年度 : 計算数学及び演習 (数値解析,2年,通年)
  •   "  : 最適化理論 (最適化理論,3年,通年)
  •   "  : 情情報科学特論 (Scilab,4年,通年)
  • 2016年度 : 計算数学及び演習 (数値解析,2年,通年)
  •   "  : 数理情報演習3 (情報リテラシー,1年,通年)
東京理科大学 理学部第一部 応用数学科 (数理情報科学科)
  • 2017年度 : 数値解析基礎1及び演習 (数値解析,2年,前期)
  •   "  : 数値解析基礎2及び演習 (数値解析,2年,後期)
  • 2018年度 : 数値解析基礎1及び演習 (数値解析,2年,前期)
  •   "  : 数値解析基礎2及び演習 (数値解析,2年,後期)
  •   "  : コンピュータ入門 (情報リテラシー,1年,前期)
  •   "  : 応用数学入門 (情報リテラシー,1年,後期)
東京理科大学 経営学部 ビジネスエコノミクス学科
  • 2017年度 : 線形代数及び演習1(線形代数,1年,前期)
  •   "  : 線形代数及び演習2 (線形代数,1年,後期)
  • 2018年度 :解析基礎及び演習2 (解析学,1年,後期)


研究テーマ


参加イベント(学会,研究会)

今後のイベント(予定)

過去のイベント

2018年度に参加したイベント
2017年度に参加したイベント
2016年度に参加したイベント


研究業績

査読付き学術論文

  1. 成島康史,中山舜民,矢部博,''無制約最適化問題に対するメモリーレス準ニュートン法について",応用数理, to appear.
  2. Shummin Nakayama ''A hybrid method of three-term conjugate gradient method and memoryless quasi-Newton method for unconstrained optimization", SUT Journal of Mathematics, 54 (2018), pp.79--98. [PDF]
  3. Shummin Nakayama, Yasushi Narushima and Hiroshi Yabe, ''Memoryless quasi-Newton methods based on spectral-scaling Broyden family for unconstrained optimization", Journal of Industrial and Management Optimization, 15 (2019), pp. 1773--1793. [DOI]
  4. Shummin Nakayama, Yasushi Narushima and Hiroshi Yabe, ''A memoryless symmetric rank-one method with sufficient descent property for unconstrained optimization", Journal of the Operations Research Society of Japan, 61 (2018), pp.53--70. [DOI, PDF]

講究録・報文集

  1. 成島康史, 中山舜民, ''A proximal memoryless symmetric rank one method for minizing conmposite functions", 京都大学数理解析研究所講究録 共同研究(公開型)高度情報化社会に向けた数理最適化の新潮流, 2108 (2019),pp.196--205. [PDF]
  2. 中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''Inexact proximal memoryless quasi-Newton methods for minizing composite functions", 京都大学数理解析研究所講究録 共同研究(公開型)高度情報化社会に向けた数理最適化の新潮流, 2108 (2019),pp.187--195. [PDF]
  3. 中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''Global convergence of inexact proximal memoryless spectral-scaling MBFGS method", 統計数理研究所共同研究リポート 「最適化: モデリングとアルゴリズム 31」, 420 (2019), pp.224--231.
  4. 中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''無制約最適化問題に対する Broyden family に基づいた非線形共役勾配法", 京都大学数理解析研究所講究録 数理最適化の発展:モデル化とアルゴリズム, 2069 (2018),pp.194--206. [PDF]
  5. 中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''Memoryless quasi-Newton methods based on Broyden family with sufficient descent property for unconstrained optimization", 統計数理研究所共同研究リポート 「最適化: モデリングとアルゴリズム 30」, 407 (2018), pp.108--123.
  6. 中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''Global convergence of memoryless modified symmetric rank-one method for unconstrained optimization", 統計数理研究所共同研究リポート 「最適化: モデリングとアルゴリズム 29」, 367 (2017), pp.101--115.
  7. 中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''無制約最適化問題に対するメモリーレス修正SR1法の大域的収束性について", 京都大学数理解析研究所講究録 新時代を担う最適化:モデル化手法と数値計算, 1981 (2016), pp.51--65. [PDF]

国際会議での口頭発表

  1. *Jun-ya Gotoh, Shummin Nakayama, ''Sparse Robust Regression With Continuous Exact K-sparse Penalties", INFORMS Annual Meeting, Catonsville, USA, October 23, 2019.
  2. *Hiroaki Nishio, Shummin Nakayama, Yasushi Narushima, Hiroshi Yabe, ''Global convergence of an active-set memoryless quasi-Newton method based on spectral-scaling Broyden family for bound constrained optimization", International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis - International Conference on Optimization Techniques and Applications, Hakodate, Japan, August 30, 2019.
  3. *Shummin Nakayama, Yasushi Narushima, ''Global convergence of a proximal memoryless symmetric rank one method for minimizing composite functions", International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis - International Conference on Optimization Techniques and Applications, Hakodate, Japan, August 29, 2019.
  4. *Shummin Nakayama, Yasushi Narushima, Hiroshi Yabe, ''Inexact proximal memoryless quasi-Newton methods based on Broyden family for minimizing composite functions", The Sixth International Conference on Continuous Optimization of the Mathematical Optimization Society, Berlin, Germany, August 7, 2019.
  5. *Shummin Nakayama, Yasushi Narushima, Hiroshi Yabe, ''Inexact proximal memoryless spectral-scaling MBFGS mehtod", 23rd International Symposium on Mathematical Programming, Bordeaux, France, July 5, 2018.
  6. *Shummin Nakayama, Yasushi Narushima, Hiroshi Yabe, ''Global Convergence of Memoryless Quasi-Newton Methods Based on Broyden Family for Unconstrained Optimization", 2017 SIAM Conference on Optimization, Vancouver, Canada, May 24, 2017.
  7. *Shummin NAKAYAMA, Yasushi NARUSHIMA, Hiroshi YABE, ''A memoryless sized symmetric rank-one method with sufficient descent property for unconstrained optimization", The Fifth International Conference on Continuous Optimization of the Mathematical Optimization Society, Tokyo, Japan, August 11, 2016.

国内会議での口頭発表

  1. 中山舜民, *成島康史, ''メモリーレス対称ランクワン法に基づいたニュートン型近接勾配法の大域的収束性について", 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019 年秋季研究発表会, 東広島芸術文化ホールくらら, 2019 年 9 月 12 日.
  2. *西尾啓朗, 中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''上下限制約付き最適化問題に対するスペクトラルスケーリング Broyden 公式族に基づく有効制約メモリーレス準ニュートン法", 京都大学数理解析研究所 共同研究(公開型)高数理計画問題に対する理論とアルゴリズムの研究, 京都大学, 2019 年 8 月 6 日.
  3. * 矢部博, 成島康史, 中山舜民, ''メモリーレスBroyden 公式族に基づいた非厳密Newton 型近接勾配法の大域的収束性", 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, 2019 年 3 月 25 日.
  4. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''メモリーレスBroyden公式族に基づいた非厳密Newton型近接勾配法", 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019 年春季研究発表会, 千葉工業大学, 2019 年 3 月 15 日.
  5. *中山舜民, ''メモリーレス準ニュートン法とそれらに基づいた近接勾配法", 日本OR学会 創立60周年記念事業 本部SSOR 2018, 水上温泉, 2018 年 8 月 30 日.
  6. *成島康史, 中山舜民, ''A proximal memoryless symmetric rank one method for minimizing composite functions", 京都大学数理解析研究所 共同研究(公開型)高度情報化社会に向けた数理最適化の新潮流, 京都大学, 2018 年 8 月 7 日.
  7. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''Inexact proximal memoryless quasi-Newton methods for minimizing composite functions", 京都大学数理解析研究所 共同研究(公開型)高度情報化社会に向けた数理最適化の新潮流, 京都大学, 2018 年 8 月 7 日.
  8. *中山舜民, ''メモリーレス準ニュートン法に基づいた非厳密近接勾配法", 最適化とその応用 —未来を担う若手研究者の集い 2018—, 筑波大学, 2018 年 6 月 10 日.
  9. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''Global convergence of inexact proximal memoryless spectral-scaling MBFGS method", 研究集会最適化: モデリングとアルゴリズム, 政策研究大学院大学, 2018 年 3 月 29 日.
  10. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''メモリーレススペクトラル・スケーリングMBFGS更新公式に基づいた非厳密近接勾配法の大域的収束性", 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018 年春季研究発表会, 東海大学, 2018 年 3 月 16 日.
  11. *中山舜民, ''無制約最適化問題に対するBroyden familyに基づいたメモリーレス準ニュートン法と非線形共役勾配法", 東北ORセミナー2017;若手研究交流会, 蔵王セントラルプラザ, 2017 年 11 月 25 日.
  12. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''無制約最適化問題に対するBroyden family に基づいた非線形共役勾配法", 京都大学数理解析研究所 研究集会 新時代を担う最適化:モデル化手法と数値計算 , 京都大学, 2017 年 8 月 25 日.
  13. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''Memoryless quasi-Newton methods based on Broyden family with sufficient descent property for unconstrained optimization", 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, 2017 年 3 月 24 日.
  14. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''無制約最適化問題に対するスケーリング付きBroyden公式族に基づいたメモリーレス凖ニュートン法の大域的収束性", 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017 年春季研究発表会, 沖縄県市町村自治会館, 2017 年 3 月 17 日.
  15. *中山舜民, ''無制約最適化問題に対するサイジング付き対称ランクワン公式に基づいたメモリーレス準ニュートン法について", 最適化の基盤とフロンティア ─ 未来を担う若手研究者の集い2016 ─ , 筑波大学, 2016 年 5 月 28 日.
  16. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''Global convergence of memoryless modified symmetric rank-one method for unconstrained optimization", 研究集会最適化: モデリングとアルゴリズム, 政策研究大学院大学, 2016 年 3 月 22 日.
  17. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''無制約最適化問題に対するメモリーレス修正SR1法について", 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, 九州工業大学, 2015 年 9 月 11 日.
  18. *中山舜民, 成島康史, 矢部博, ''無制約最適化問題に対するメモリーレス修正SR1法の大域的収束性について", 京都大学数理解析研究所 研究集会 新時代を担う最適化:モデル化手法と数値計算 , 京都大学, 2015 年 8 月 31 日.
*は登壇者を表す

受賞歴

助成金


連絡先

居室: 中央大学 後楽園キャンパス 6 号館 10 階 61030室
〒112-8551 東京都文京区春日1丁目13−27
E-mail: shummin<at>kc.chuo-u.ac.jp
    1416702<at>alumni.tus.ac.jp (<at> を @ に変えてお使い下さい.)