オンライン予測数学ワークショップ2026のご案内
[更新] 2026/3/24
開催日：2026年3月26日(木)10:00〜27日(金)15:00
場所：倶楽部錦渓(札幌市南区定山渓温泉西1丁目4番地)
[プログラム]
3/26(木)
[研究発表セッション１] 10:00-11:30
10:00-10:30 “Online Learning and
Game Theory: Regret Lower Bounds and Adaptive Learning Dynamics”
土屋 平 (東大)
10:30-10:45 “Adaptive Variable
Size Sample Selection for Learning Under Noisy Labels”
MD. AL MEHEDI HASAN
(北大電子研)
10:45-11:00 「多腕バンディット問題の応用的展開に向けて」
田畑公次 (北大電子研)
11:00-11:15 Accelerating Multiple Wasserstein Gradient Flow for Multi-objective Distributional Optimization
Dai Hai Nguyen (北大情報)
11:15-11:30 TBA
畑埜 晃平 (九大)
11:30-13:00 昼食休憩
[招待講演セッション1] 13:00-14:00
13:00-14:00 招待講演
「最大値バンディット問題に基づく材料探索」
吉川 信明
[概要] 材料探索では、多くの試行錯誤の中から一つでも「特別に高い特性値を示す材料」を発見することが重要となる。この観点は、総報酬の最大化を目的とする一般的なバンディット問題よりも、単一の最大報酬の最大化を目標とする最大値バンディット問題と親和性が高い。こうした背景のもと、我々はこれまで、最大値バンディット問題に対するUCB方策の理論的整理と、分子設計への適用可能性の検証を進めてきた。本講演では、これらの研究の進展を、背景となる材料探索の事例を交えながら議論する。
[研究発表セッション2 ]14:00-15:00
14:00-14:30 “Chaos suppression
through Chaos enhancement”
LI
Jizhou (北大電子研)
14:30-14:45 TBA
瀧本 英二 (九大)
14:45-15:00 TBA
小松崎 民樹 (北大電子研)
15:00-15:30 休憩
[ポスター発表セッション]15:30-17:00
P1
“Active Reconstruction for Inverse Problems via Gaussian Process Modeling”
孫 宏謀 (京大)
P2
“Multi-Class Classification with Abstention Based on Convex Surrogate with
Linear Growth Rate”
Zhang
Hongyu (京大)
P3
「オンライン最大遅延最小化スケジューリング問題のリグレット解析」
CHEN
YIYANG (九大)
P4
「閾値モンテカルロ木探索における効率的なTrack-and-Stopアルゴリズム」
行木 渉真 (北大情報)
P5
「衝突検知情報なしマルチプレイヤー多腕バンディット問題の並列通信アルゴリズム」
泉 知成 (北大情報)
P6
“Deep Learning with Reliable Sample Selection for Drosophila 3D Image
Classification”
MD.
HUMAUN KABIR (北大化学)
P7
「低被曝化を目的とした分散駆動型CT」
野永 竣太 (北大化学)
P8
「不完全情報ゲームにおけるモンテカルロ木探索」
三浦 拓也 (北大数学)
P9
「敵対的バンディットを用いたラマン診断の検討」
壽福 琉大 (北大数学)
P10「階層バンディットによる触媒探索の効率化」
金井田 創志 (北大数学)
17:00-19:00 休憩(食事＆風呂)
[ディスカッション セッション] 19:00-22:00
議題案：大型資金獲得作戦について
3/27(金)
[招待講演セッション2]9:00-10:00
9:00-10:00 招待講演「ベイズ相関均衡とリグレット最小化ダイナミクス」
藤井 海斗 (京大)
[概要] 本講演では、ベイジアンゲームにおける相関均衡（ベイズ相関均衡）のさまざまな定義と、それらの計算の効率性および社会厚生の近似保証について議論する。相関均衡とは、プレイヤーたちの行動に相関を許した均衡概念で、信頼できる第三者である仲介者によって実現される。ベイジアンゲームでは、自然な相関均衡の定義が複数存在し、それらは一般には等価でないことが
Forges (1993) によって指摘されている。本稿では、それらの定義を紹介するとともに、それぞれをリグレット最小化ダイナミクスによって計算する方法を紹介する。特に、ベイズ相関均衡の一種であるコミュニケーション均衡は、メカニズムデザイン的な虚偽申告と、相関均衡的な逸脱を組み合わせた概念であり、複雑なインセンティブ制約をもつが、リグレット最小化ダイナミクスの亜種によって効率的に計算できる。さらに、社会厚生関数が劣モジュラ性をもつベイジアンゲームにおいて、それぞれのベイズ相関均衡に対して社会厚生の近似保証を与え、定義の区別の重要性を示す。
[研究発表セッション3]10:00-10:30
10:00-10:30 「バンディットアルゴリズムにおけるランダムノイズの利用について」
本多 淳也 (京大)
10:30-10:45 休憩
[研究発表セッション４]10:45-11:45
10:45-11:15 “Constraint
Qualification for Generic Parameter Families of Constraints in Optimization”
寺本 央 (関大)
11:15-11:30 「機械学習におけるサンプリングのためのオンライン予測」
末廣 大貴 (九大)
11:30-11:45 「分類バンディットの拡張について」
中村 篤祥 (北大情報)
11:45-13:00 昼食休憩
[数学＆情報科学コラボセッション]13:00-15:00
13:00-13:30 招待講演「数学化する現代社会」
西浦 廉政 (北大ディスティングイッシュトプロフェッサー・名誉教授，中部大学客員教授，東北大AIMR研究顧問)
[概要] 世界のグローバル化は社会の均質化をもたらし，同時にそれは脆弱性を加速しつつある．先が読めないのは，その脆弱性に起因する綻びがいつ崩壊するかわからないからである．世界が複雑化し，多様な世界観が交錯するからではない．過去もまた予測不可能と言える．歴史は常に編集し直され，過去に起こった出来事は、それがどのように認識され、記憶されてきたかという問題と切り離せなくなるからである．均質化は数学の介入余地が大幅に増えることを意味する．「手にしている技術をあまりにも容易に使えるようになると、技術が表現を許すものだけを表現するようになる」とは彫刻家イサム・ノグチの言葉であるが，技術に溺れると、世界は均一化する．「帰納的」手法に「演繹性」を加味することが重要であり，これは数理科学が長い歴史の中で培ってきたことである．数理科学が膨大なデータからの帰納的結論を補完する知見を与えられる，あるいはその誤りを指摘できるのは不思議なことである．その理由はいろいろあるが，例えば「無限」をかなり自由に扱えることであろう．無限を理解可能なある種の有限性に落とし込めるというのは一見矛盾に思えるが，数学・数理科学はその長い歴史の中でそれを自家薬籠中の物にしてきたのである．世界が無限の可能性を有しているのならば，予測は不可能である．幸い世界は均質化しつつあり，数理科学＋情報科学が介入可能となり，結論に多様性はなくなりつつある．しかしどの結論にいつ到達するのかは至難の技である．予測数学なるものがあるとして，それができることは均質化のまわりの揺らぎがどのように成長し，どの結論に到達するのが高い確率で生じるのかを議論できる下地を与えることであろう．
13:30-14:00 非定常バンディット
本多 淳也 (京大)
14:00-14:30 予測数学へ貢献する情報科学戦略
畑埜 晃平 (九大)
14:30-15:00 フリーディスカッション
参加申込締切：2026/1/30(金)
発表時間：long 30分（発表25分、質疑応答5分）
short 15分 (発表10分、質疑応答5分)
参加費：無料
※合宿形式のため宿泊費を現地で現金でお支払い頂きます。
宿：クラブ錦渓
アクセス：錦渓のページをご覧ください。
主催：科研費基盤A「漸近的最適かつ実用的な純粋探索バンディット方策の開発」(代表：中村篤祥)
革新的計測解析CREST「個体差を活かした計測介入型の迅速スクリーニング計測基盤」(代表：小松崎民樹)
問合せ先：北海道大学大学院情報科学研究院 中村篤祥(atsu@ist.hokudai.ac.jp)