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日本応用数理学会論文誌
Online ISSN : 2424-0982
ISSN-L : 0917-2246
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34 巻 (2024)
1 号 p. 1-
33 巻 (2023)
4 号 p. 110-
3 号 p. 80-
2 号 p. 36-
1 号 p. 1-
32 巻 (2022)
4 号 p. 133-
3 号 p. 101-
2 号 p. 61-
1 号 p. 1-
31 巻 (2021)
4 号 p. 197-
3 号 p. 105-
2 号 p. 44-
1 号 p. 1-
30 巻 (2020)
4 号 p. 269-
3 号 p. 177-
2 号 p. 148-
1 号 p. 1-
29 巻 (2019)
4 号 p. 362-
3 号 p. 250-
2 号 p. 165-
1 号 p. 1-
28 巻 (2018)
4 号 p. 162-
3 号 p. 134-
2 号 p. 72-
1 号 p. 1-
27 巻 (2017)
4 号 p. 285-
3 号 p. 239-
2 号 p. 66-
1 号 p. 1-
26 巻 (2016)
4 号 p. 381-
3 号 p. 268-
2 号 p. 124-
1 号 p. 1-
25 巻 (2015)
4 号 p. 255-
3 号 p. 135-
2 号 p. 59-
1 号 p. 1-
24 巻 (2014)
4 号 p. 307-
3 号 p. 157-
2 号 p. 83-
1 号 p. 1-
23 巻 (2013)
4 号 p. 563-
3 号 p. 381-
2 号 p. 183-
1 号 p. 1-
22 巻 (2012)
4 号 p. 253-
3 号 p. 81-
2 号 p. 47-
1 号 p. 1-
21 巻 (2011)
4 号 p. 255-
3 号 p. 197-
2 号 p. 135-
1 号 p. 1-
20 巻 (2010)
4 号 p. 219-
3 号 p. 165-
2 号 p. 71-
1 号 p. 1-
19 巻 (2009)
4 号 p. 371-
3 号 p. 205-
2 号 p. 143-
1 号 p. 1-
18 巻 (2008)
4 号 p. 507-
3 号 p. 285-
2 号 p. 199-
1 号 p. 1-
17 巻 (2007)
4 号 p. 363-
3 号 p. 195-
2 号 p. 73-
1 号 p. 1-
16 巻 (2006)
4 号 p. 293-
3 号 p. 135-
2 号 p. 93-
1 号 p. 1-
15 巻 (2004)
4 号 p. 81-
3 号 p. 209-
2 号 p. 45-
1 号 p. 1-
14 巻 (2004)
4 号 p. 79-
3 号 p. 165-
2 号 p. 91-
1 号 p. 1-
13 巻 (2003)
4 号 p. 79-
3 号 p. 321-
2 号 p. 139-
1 号 p. 1-
12 巻 (2002)
4 号 p. 73-
3 号 p. 197-
2 号 p. 79-
1 号 p. 1-
11 巻 (2001)
4 号 p. 41-
3 号 p. 121-
2 号 p. 49-
1 号 p. 1-
10 巻 (2000)
4 号 p. 283-
3 号 p. 211-
2 号 p. 87-
1 号 p. 1-
9 巻 (1999)
4 号 p. 151-
3 号 p. 77-
2 号 p. 37-
1 号 p. 1-
8 巻 (1998)
4 号 p. 89-
3 号 p. 317-
2 号 p. 157-
1 号 p. 1-
7 巻 (1997)
4 号 p. 131-
3 号 p. 227-
2 号 p. 97-
1 号 p. 1-
6 巻 (1996)
4 号 p. 169-
3 号 p. 191-
2 号 p. 159-
1 号 p. 1-
5 巻 (1995)
4 号 p. 343-
3 号 p. 185-
2 号 p. 121-
1 号 p. 1-
4 巻 (1994)
4 号 p. 275-
3 号 p. 211-
2 号 p. 55-
1 号 p. 1-
3 巻 (1993)
4 号 p. 279-
3 号 p. 135-
2 号 p. 47-
1 号 p. 1-
2 巻 (1992)
4 号 p. 193-
3 号 p. 145-
2 号 p. 105-
1 号 p. 1-
1 巻 (1991)
4 号 p. 263-
3 号 p. 177-
2 号 p. 115-
1 号 p. 1-
23 巻, 3 号
選択された号の論文の17件中1~17を表示しています
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表紙
原稿種別: 表紙
2013 年 23 巻 3 号 p. Cover1-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_Cover1
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目次
原稿種別: 表紙
2013 年 23 巻 3 号 p. Cover2-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_Cover2
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(17113K)
一般社団法人 日本応用数理学会 論文誌編集委員会
原稿種別: 付録等
2013 年 23 巻 3 号 p. App1-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_App1
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(30K)
とびらの言葉
松尾 宇泰
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. i-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_i
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(205K)
残差最小性に基づくKrylov部分空間反復解法に対する疎行列用直接解法を用いた前処理のパラメータ推定(応用)
山崎 育朗, 今倉 暁, 多田野 寛人, 櫻井 鉄也
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. 381-404
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_381
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非零要素数が多く,絶対値の小さい要素を多く含む行列を係数行列にもつ連立一次方程式に適した方法として,近似係数行列に対する疎行列用直接解法を用いた前処理が提案されている.同前処理における近似係数行列はCutoffという方法で生成され,前処理の性能はCutoffパラメータに強く依存する.本論文では適切なCutoffパラメータの推定法を提案し,数値実験において提案法の有効性を検証する.
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(1582K)
ミックスl-ブランチ構造を持つSquareによる多変数公開鍵暗号(実用)
田口 雄太
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. 405-416
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_405
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耐量子コンピュータ暗号の一つとして多変数公開鍵暗号がある.本論文では,復号時間の短縮を目的とし,ミックスl-ブランチ構造を持つSquareによる多変数公開鍵暗号を提案する.数値実験からSquareによる公開鍵と比較し,提案するミックスl-ブランチ構造を持つSquareによる多変数公開鍵暗号が復号時間の観点から優位である事を示す.
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(721K)
残差多項式係数の計算過程に着目した積型BiCR法
村田 悠一郎, 相原 研輔, 阿部 邦美, 石渡 恵美子
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. 417-437
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_417
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IDR(s)法とBiCGSTAB法の関係を示す際に,IDR法に近い形式のBiCG法が用いられる.このBiCG法は,残差を更新する交代漸化式とその係数の計算法が従来とは異なる.近年,そのBiCG法から導かれる積型BiCG法の有効性が報告されている.本論文では,同様の考え方を積型BiCR法に適用し,ベクトルを更新する漸化式やその係数の計算法を部分的に変更した新たなアルゴリズムを提案する.最後に,提案手法の有効性を数値実験により検証する.
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(1404K)
確率分布間の距離推定 : 機械学習分野における最新動向(サーベイ,<特集>機械学習研究部会)
杉山 将
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. 439-452
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_439
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確率分布間の距離の推定は機械学習における基礎的な研究課題の一つであり,二標本検定,変化点検知,クラスバランス推定など様々な目的に応用することができる.本稿では,確率分布の推定を介さない直接距離近似法,特に,カルバック・ライブラー距離,ピアソン距離,相対ピアソン距離,L^2距離の直接近似法を概観する.
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(989K)
変分ベイズ学習理論の最新動向(サーベイ,<特集>機械学習研究部会)
中島 伸一, 杉山 将
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. 453-483
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_453
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変分ベイズ学習は,行列分解モデル,混合分布モデルや隠れマルコフモデルなど,ベイズ学習の計算が困難なモデルにおける有力な近似学習手法として知られており,その良い性能が様々なアプリケーションにおいて実験的に示されてきた.実験的成功に伴って理論解析も活発に行われ,解のスパース性を誘起する相転移現象などの興味深い性質が解明されている.本論文では,変分ベイズ学習理論の最新動向を紹介する.
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(1924K)
スパース正則化学習の理論とアルゴリズム(サーベイ,<特集>機械学習研究部会)
冨岡 亮太
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. 485-515
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_485
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本サーベイ論文では機械学習を中心とした分野で近年注目されているスパース性を導く様々な正則化法を加法的なスパース正則化と構造的なスパース正則化に分類し,それぞれに対する最適化法を議論する.前者は,条件数の悪化に対して頑健な手法が重要であり,相対拡張ラグランジュ法を紹介する.一方,後者に対しては,線形演算で表現される構造とスパース正則化項を分離することを可能にする手法として交互方向乗数法を紹介する.
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(3877K)
機械学習アルゴリズムのためのパラメトリック計画法(サーベイ,<特集>機械学習研究部会)
竹内 一郎
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. 517-536
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_517
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機械学習における最適化問題の多くはハイパーパラメータでパラメータ表現されたパラメトリック計画問題とみなせる.パラメトリック計画法を用いるとパラメータを変化させたときの最適解のパスを計算できる場合があり,様々な機械学習のタスクにとって有用である.本論文ではパラメトリック計画法を用いた機械学習アルゴリズムを解説し,様々な応用例や研究動向を紹介する.
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(1567K)
統計的学習理論概説(サーベイ,<特集>機械学習研究部会)
鈴木 大慈
原稿種別: 本文
2013 年 23 巻 3 号 p. 537-561
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_537
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本稿では統計的学習理論における基本的な道具立てを概説する.統計的学習理論は,学習手法の意味や正当性およびその最適性といった問題を議論する.特に,教師データを増やしていった時いかに汎化誤差が収束してゆくかという問題は主要な興味の対象である.汎化誤差の振る舞いを解析するにあたり,経験過程の理論が重要な役割を果たす.また,minimaxリスクの下限を導出する情報理論的技法も紹介する.
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(1772K)
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原稿種別: 付録等
2013 年 23 巻 3 号 p. App2-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_App2
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Notice concerning photocopying
原稿種別: 付録等
2013 年 23 巻 3 号 p. App3-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_App3
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奥付
原稿種別: 付録等
2013 年 23 巻 3 号 p. App4-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_App4
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(59K)
裏表紙
原稿種別: 表紙
2013 年 23 巻 3 号 p. Cover3-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_Cover3
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(34K)
CONTENTS
原稿種別: 表紙
2013 年 23 巻 3 号 p. Cover4-
発行日: 2013/09/25
公開日: 2017/04/08
DOI
https://doi.org/10.11540/jsiamt.23.3_Cover4
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