Yutaro Yamaguchi 研究室
主宰者：Yutaro Yamaguchi
大阪大学
AI 要約（直近 5 年の研究成果）
本研究室は、組合せ最適化と離散構造に関する理論的研究を行っています。主要な研究の問いは、グラフやマトロイドなどの離散的な数学構造において、最適解を見つけることがどの程度難しいのか、またどのような条件下で効率的に計算できるのかを明らかにすることです。例えば、最小全域木や完全マッチングといった古典的な問題や、局所最適解を複数見つける問題、特定の制約を満たす経路を探索する問題など、様々な最適化問題を扱っています。
これらの問題に対して、研究室は理論解析と計算アルゴリズムの開発を組み合わせたアプローチを取っています。具体的には、問題がNP困難であることの証明、多項式時間アルゴリズムの設計、パラメータ化アルゴリズムの提案など、問題の計算複雑性を多角的に分析しています。また、Zero-suppressed Binary Decision Diagrams（ZDD）のような効率的なデータ構造を活用した列挙アルゴリズムや、特殊な制約条件下での高速計算法の開発も行われています。
これらの研究を通じて、抽象的な組合せ構造に対する理解を深め、現実の複雑な最適化問題に対する理論的基盤を提供しています。
※ AI（Claude）が、公開されている論文要旨から研究の問い・手法・主要な発見を事実情報として抽出・再構成して自動生成しています。誤りを含む可能性があるため、正確性は研究室公式情報でご確認ください。
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- DOI: https://doi.org/10.1016/j.dam.2024.05.044
- [2023] Fast primal-dual update against local weight update in linear assignment problem and its applicationDOI: https://doi.org/10.1016/j.ipl.2023.106432
- DOI: https://doi.org/10.1137/22m152579x
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.sse.2023.108589
- DOI: https://doi.org/10.1109/rfit58767.2023.10243248
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- DOI: https://doi.org/10.23919/eumic58042.2023.10288948
- DOI: https://doi.org/10.35848/1347-4065/ad1894
- DOI: https://doi.org/10.1109/apmc57107.2023.10439674
- DOI: https://doi.org/10.1109/apmc57107.2023.10439814
- DOI: https://doi.org/10.1109/rfit58767.2023.10243224
- DOI: https://doi.org/10.1016/j.jcta.2022.105697
- DOI: https://doi.org/10.7567/ssdm.2022.j-4-03
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