Nara Women's University · Unclassified · 准教授

Research keywords数値計算，最適化，並列化・数値計算・最適化・並列化・特異値分解・QRアルゴリズム・dqdsアルゴリズム

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• 査読あり, 英語, IPSJ Transactions on Mathematical Modeling and Its Applications, Implementation of the OQDS method with a new shift strategy for Principal Component Analysis, Miho Chiyonobu; Masami Takata; Kinji Kimura; Yoshimasa Nakamura, 2026年01月27日, 19, 1, 1, 13, 研究論文（学術雑誌）2026 · 論文
• 査読あり, 英語, Communications in Computer and Information Science, Springer Nature Switzerland, Improved Early–Modern Japanese Printed Character Recognition Rate with Generated Characters, Norie Koiso; Yuki Takemoto; Yu Ishikawa; Masami Takata, 2025年03月26日, 167, 181, 論文集(書籍)内論文, 10.1007/978-3-031-85638-9_132025 · 論文
• 査読あり, 英語, The Journal of Supercomputing, Springer Science and Business Media LLC, Similar music recommendation method using Spotify API, Masami Takata; Miho Chiyonobu, 2025年04月10日, 81, 5, 研究論文（学術雑誌）, 10.1007/s11227-024-06864-62025 · 論文
• 査読あり, 英語, Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics, Springer Science and Business Media LLC, Convergence analysis of the generalized Newton shift for computing singular values with the dqds algorithm, Kinji Kimura; Yusaku Yamamoto; Yusuke Hirota; Masami Takata; Takumi Yamashita; Yoshimasa Nakamura, 2025年03月03日, 研究論文（学術雑誌）, 10.1007/s13160-025-00689-32025 · 論文

• 2023年04月 - 2025年03月, 研究代表者, GANを活用した形状推定技術に関する研究, 城和貴、髙田雅美, 三菱電機株式会社, 共同研究2023 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 基盤研究(B), 2020年04月 - 2023年03月, 20H04483, 研究分担者, 近代書籍からの知の再構築, 城 和貴; 高田 雅美; 石川 由羽, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業 基盤研究(B), 奈良女子大学, 17680000, 13600000, 4080000, 近代書籍文字認識において、透視変換を用いたデータ拡張ならびにStyleGANを用いたデータ拡張を提案し、特にStyleGANを用いた手法が有効であることを示した。これらの手法に関しては、情報処理学会の研究会で発表を行っている。また、未知フォントを生成するfG-NNとfG-GANという2手法を提案し、未知フォントを生成できることを示した。この結果は情報処理学会論文誌に採録されている。さらに低出現頻度文字のクローラを実稼働させ、数日で約２千種の低出現頻度文字のクローリングを行った。この結果は担当した学生の修士論文で報告している。2020 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 基盤研究(B), 2017年04月01日 - 2020年03月31日, 17H02858, 可積分アルゴリズム：正値性をもつ高精度計算基盤, 中村 佳正; 木村 欣司; 高田 雅美; 關戸 啓人; 前田 一貴, 日本学術振興会, 科学研究費助成事業, 17810000, 13700000, 4110000, 可積分アルゴリズムについて様々な観点から研究した。密行列の特異値分解法として知られるヤコビ法は、ハウスホルダ変換とQR法を組み合わせた標準解法より高精度であるものの低速である。ヤコビ法には片側と両側があり、片側ヤコビ法のみが米国のLAPACKに実装されている。両側ヤコビ法を実装し、LAPACK版の片側ヤコビ法よりも高速かつ高精度であることを確かめた。一方、LAPACK版の片側ヤコビ法では、中小規模の行列の計算時間はそれほど大きくはないものの、固有ベクトルの直交性が十分ではないという欠点があった。高精度ギブンズ回転と混合積和演算の利用によって片側ヤコビ法の高精度な実装が可能であることを示した。, kaken2017 · 共同研究・競争的資金等の研究課題
• 2017年 - 2020年, 近代書籍からの知の抽出, 科学技術振興調整費による総合研究, 0, 0, 0, 基盤研究B 17H01829, 競争的資金2017 · 共同研究・競争的資金等の研究課題

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