研究紹介
研究テーマ
計算化学における組合せ最適化・数理工学
キーワード
研究概要
科学や工学の諸問題を解決するための数学である数理工学の研究を行っています。中心的な興味は、複数の離散的な選択肢の中から最良のものを見出す算法(アルゴリズム)を研究する組合せ最適化ですが、他にも微分方程式を数値的に解くための数値解析手法や、組合せ最適化の機械学習や計算機代数への応用研究を行ってきました。ICReDDでは、AFIR法などで得られる大規模な反応経路ネットワークに対する速度論シミュレーションについて、数学的側面からのアプローチに取り組んでいます。
代表的な研究成果
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Differentiating the yield of chemical reactions using parameters in first-order kinetic equations to identify elementary steps that control the reactivity from complicated reaction path networks, Y. Harabuchi, T. Yokoyama, W. Matsuoka, T. Oki, S. Iwata, and S. Maeda, J. Phys. Chem., 2024, 128(14):2883–2890. DOI: 10.1021/acs.jpca.4c00204
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Algebraic algorithms for fractional linear matroid parity via non-commutative rank. T. Oki and T. Soma. In Proc. of the 34th Annual ACM-SIAM Symposium on Discrete Algorithms (SODA ’23), 2023, pp. 4188–4204. DOI: 10.1137/1.9781611977554.ch161
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Discrete-convex-analysis-based framework for warm-starting algorithms with predictions. S. Sakaue and T. Oki. In Advances in Neural Information Processing Systems 35 (NeurIPS ’22), 2022, pp. 20988–21000(DOIなし)
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Improved structural methods for nonlinear differential-algebraic equations via combinatorial relaxation. T. Oki, IMA J. Numer. Anal., 2023, 43(1):357–386. DOI: 10.1093/imanum/drab094
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Index Reduction for Differential-Algebraic Equations with Mixed Matrices, S. Iwata, T. Oki, M. Takamatsu, J. ACM, 2019, 66(5), 1-34. DOI: 10.1145/3341499
関連する研究記事
業績一覧
2024年
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Algebraic Combinatorial Optimization on the Degree of Determinants of Noncommutative Symbolic Matrices
, Y. Iwamasa, T. Oki, T. Soma, MATHEMATICAL PROGRAMMING, 2024, ,
DOI: 10.1007/s10107-024-02158-0