最適化問題に対する超高速&安定計算

クラスタ計算機やスーパーコンピュータ上での大規模最適化問題やグラフ探索などの研究のお話が中心

自己紹介と重要リンク

2019年10月18日 22時11分55秒 | Weblog
数理・情報系の研究者。最適化理論からアルゴリズムそれにスパコンを使った大規模計算まで。本業は最適化問題の研究でグラフ探索(Graph500 世界1位)や産学連携など。
現在, 九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授及び産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ ラボ長


1: 藤澤研究室 HP
2: 産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ RWBC-OIL
3: GraphCrest ホームページ (すでに終了)
4: SDPA ホームページ(sourceforge)
5: Katsuki Fujisawa HP
6: 最短路問題 Online Solver
7: SCOPE(「計算と最適化の新展開」研究部会)(すでに終了)
8: Twitter : sdpaninf
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ネットワークフロー問題と LP その12

2019年01月19日 00時43分06秒 | Weblog
最新のソルバーで再実験してみました。

◎問題 30.new.mps

◯ GLPK 4.65
計算サーバ 33.318s

◯ Cbc 2.9.9
計算サーバ 15.501s

◯ SCIP 6.0.0
計算サーバ 61.793s

◯ CPLEX 12.8
計算サーバ 388.49s

◯ Gurobi 8.1.0
計算サーバ 11.63s

◯計算サーバ
CPU : Intel(R) Xeon(R) Gold 5120 CPU @ 2.20GHz x 2
Memory:256GB
GPU : GeForce GTC 1080 Ti x 4
OS : CentOS 7.6
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The Top 5 AI Stories of 2018

2019年01月18日 01時24分31秒 | Weblog
The Top 5 AI Stories of 2018

Watch the most popular stories from this year featuring how NVIDIA technology can help developers accomplish their life’s work.
https://news.developer.nvidia.com/the-top-5-ai-stories-of-2018/
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ABCIのセキュリティホワイトペーパー

2019年01月17日 00時04分28秒 | Weblog
ABCIのセキュリティホワイトペーパー公開中です。

ABCIのセキュリティホワイトペーパー
Version 1.0

2018 年 12 月

国立研究開発法人 産業技術総合研究所 情報・人間工学領域
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研究集会「最適化:モデリングとアルゴリズム」講演募集のお知らせ

2019年01月16日 00時00分51秒 | Weblog
2019-01-15

研究集会「最適化:モデリングとアルゴリズム」講演募集のお知らせ


政策研究大学院大学 土谷 隆

 寒冷の候,皆様には益々ご健勝のことと存じます.統計数理研究所では,
線形計画問題に対する内点法を中心テーマとした研究集会「線形計画問題の 新
解法」を1986年度より毎年開催し,1989年度からは,扱うテーマを最適化全体に
ひろげた研究集会「最適化:モデリングとアルゴリズム」を開催してまいりまし
た.本年度も,同名の研究集会を

2019年3月25日(月),26日(火)の2日間,

統計数理研究所 にて

開催いたしますので以下の要領で講演を募集いたします.
連続および離散的な最適化問題のためのアルゴリズム, 大規模な問題への応用等,
数理科学のさまざまな分野で最適化とモデリングの研究に携わっておられる方の
発表を歓迎いたします.

なお,今回は,ひき続き,国際研究集会 The 4th ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop
も統計数理研究所にて開催されますので,そちらの方のご参加ご発表も検討いた
だければ
幸いです.(下記項目4をご覧ください.)

講演申込み要領

1. 講演を希望される方は,題目,著者,所属(大学の場合は学科名まで)およ

連絡先(所属先所在地, 電話, e-mail, Fax) を記したお申し込みのメイルを

   2月6日(水) までに
(但し旅費が必要な方は1月24日(木)までに(この場合タイトルは仮題でも結構
です.))

tsuchiya@grips.ac.jp まで subject を optimization としてお送り下さい.
題目が英語の場合も,名前と所属を日本語でお教えいただけますよう,よろしく
お願い致します.事務処理の都合上, 旅費を必要とされる方は上の締め切りに
かかわらず,早めにお申し込みいただけると助かります.
(受付のメイルを返信いたします. もし, 申し込んだのに受付の返事が届かない
場合には, 確認のためご連絡下さい.)

2. 恐縮ですが, 原則としてスケジュールの希望は受け付けないことにさせて
いただきます. どうしてもこの日は無理であるということがわかっている方のみ
ご連絡いただければと存じます.

3. 講演を希望される方で旅費が必要な方は申し込みと同時にご連絡下さい. な
お, 旅費を希望される方は必ず希望される日程、所属、所属先所在地、職名(教
授、 准教授、講師、助教などの区別、学生の場合は学年)をお知らせ下さい.

4. なお,最初に書きましたように,今回は本共同研究集会の直後に国際研究集

 The 4th ISM-ZIB-IMI MODAL Workshop
 https://ura3.c.ism.ac.jp/opt2019/
を開催しますので,同時にこちらでのご発表をご希望の方は,同ワークショップ
事務局
(opt2019@ism.ac.jp)まで別途ご連絡いただけますと幸いです.
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衛星データをAIにより解析する手法の研究開発を開始

2019年01月15日 00時30分42秒 | Weblog
当たり前ですが、JAXA からも発表されました。。。

衛星データをAIにより解析する手法の研究開発を開始
- JAXAの衛星データと産総研の大規模AIクラウド計算システムを相互利用 -
平成30年12月25日

国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構
国立研究開発法人産業技術総合研究所

 国立研究開発法人宇宙航空研究開発機構(JAXA)と国立研究開発法人産業技術総合研究所(産総研)は、この度「衛星データのAI解析手法の研究開発に関する協定」を締結し、産総研が所有する大規模AIクラウド計算システム(ABCI)を用いて、JAXAが保有する大量の衛星データを自動解析する人工知能(AI)技術の研究開発を開始します。

 人工衛星による災害観測においては、浸水や土砂災害などの災害発生箇所の推定は、取得した衛星データを元にして、最終的には人の手や目により必要な情報を抽出していました。しかし、近年の地球観測衛星の増加や高性能化により、衛星から得られるデータは爆発的に増加しており、この大量なデータの中から、人間の能力では容易に得られない情報を迅速に抽出するための技術開発が求められています。特に、合成開口レーダ(SAR)の観測データは天候や時刻に関わらず観測可能というメリットがある一方、扱いが難しく、限られた専門家だけが処理解析を行っています。
 この課題を解決するために、JAXAが30年間以上にわたって蓄積してきたSARデータをはじめとする大量の衛星データと、産総研が本年8月より運用を開始した世界トップクラスの性能(スパコン性能ランキング世界第7位)を持つABCIを相互利用する枠組みを構築することにより、AI技術による新たな解析手法の研究開発を進めることになりました。

 本協定により、双方の研究者だけでなくABCIを利用する国内の研究者も大量の衛星データ処理が可能になることから、AI解析手法の研究開発の飛躍的な推進が期待されます。JAXA、産総研は、国内の研究者の知見を統合することで、SARデータを用いた災害対策分野などにおける新たな利用を促進することを目指します。

※合成開口レーダ(SAR)とは
人工衛星や航空機などの移動体に搭載して、仮想的に大きな開口面として機能させることで、分解能を向上させたレーダ。JAXAの陸域観測技術衛星2号「だいち2号」には、Lバンド合成開口レーダ(PALSAR2)が搭載されている。
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統計的機械学習の新展開

2019年01月14日 02時21分01秒 | Weblog
統計数理研究所 H30年度共同利用研究重点テーマ「統計的機械学習の新展開」
研究集会プログラム



日時: 2019年1月17(木),18日(金)
場所: 統計数理研究所 3階第5セミナー室(D313)



1月17日
10:00-10:10 オープニング

10:10-11:10 活性化関数としての ramp 関数の利用

柳本武美 (統数研), 大草孝介(九州大)

11:10-12:10 予防医療分野における疫学データへの機械学習技術活用について 
~ランダムフォレストを用いた血液データからの糖尿病発症予測を例に~

大岡忠生(山梨大)


12:10-13:30 昼食

13:30-14:30 機械学習による新物質発掘

吉田亮(統数研)

14:30-15:30 ガウス過程回帰の量子ビーム計測への応用
上野哲朗(量研)

15:45-16:45 【特別講演】機械学習によるデータ駆動型医療データ解析
川上英良(理研)

16:45-17:45 ガウス過程によるポアソン集計回帰モデル
福水健次(統数研)



1月18日(金)
9:30-10:30 データの類似度を用いたX線吸収スペクトルからの物理量推定
鈴木雄太(理科大)

10:30-11:30 惑星探査におけるデータ駆動的アプローチの事例
洪 鵬(千葉工大)

11:30-12:30 小惑星-隕石のマッチング 〜カーネル法の教師ありクラスタリングへの応用〜
斎藤侑輝(総研大)

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九州大学-富士通研究所 技術交流会2019

2019年01月13日 21時08分40秒 | Weblog
九州大学-富士通研究所 技術交流会2019

・部分的な参加も歓迎いたします。出入り自由です。
・最後の「交流会」の時間帯で個別でも自由に議論・会話できます。
・富士通研だけでなく富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社の技術紹介もあります。

学生さんも含め、皆様の参加をお待ちしております。


【プログラム】(更新中)

開催日時
2019年1月16日(水) 13:00~17:50

開催場所
九州大学 伊都キャンパス ウエスト1号館 D棟 4階 IMIオーディトリアム (W1-D-413)
伊都キャンパスへのアクセス,伊都キャンパスマップ

【プログラム】
1月16日(水)

13:00 - 13:05 ご挨拶
佐伯 修 (九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 所長)

13:05 - 13:15
講演タイトル : 富士通研究所 概要説明
講演者 : 稲毛 昌利 (富士通研究所 人事部 マネージャー)

13:15 - 13:35
講演タイトル : 富士通の人工知能研究
講演者 : 後藤 啓介 (富士通研究所 人工知能研究所)

13:35 - 13:55
講演タイトル : MAX-SATに対する乱択近似アルゴリズムに関する研究
講演者 : 中西 和音 (九州大学大学院数理学府 修士課程)

13:55 - 14:15
講演タイトル : TDAを用いた時系列データ解析
講演者 : 池 祐一 (富士通研究所 人工知能研究所)

14:15 - 14:35
講演タイトル : 量子力学のスペクトル解析とその応用
講演者 : 日高 建 (九州大学大学院数理学研究院 博士研究員)

14:35 - 14:55
講演タイトル : 近年の量子コンピューティングと富士通の取組み
講演者 : 松岡 英俊 (富士通研究所 デジタルアニーラープロジェクト シニアマネージャー)

15:15 - 15:30 休憩

15:30 - 15:50
講演タイトル : 接尾辞木の深さと頂点数の関係について
講演者 : 藤重 雄大 (九州大学 大学院システム情報科学府 情報学専攻 博士後期課程)

15:50 - 16:10
講演タイトル : 富士通研究所のセキュリティ研究について
講演者 : 内田 秀継 (富士通研究所 セキュリティ研究所)

16:10 - 16:30
講演タイトル : 最短ベクトル探索アルゴリズムの改良と開発
講演者 : 中邑 聡史 (九州大学大学院数理学府 修士課程)

16:30 - 16:50
講演タイトル : 画像AI・音声AIの取組み
講演者 : 倉成 真一 (富士通九州ネットワークテクノロジーズ株式会社 第一ソリューション統括部 AIソリューション部 部長)

16:50 - 16:55 closing
穴井 宏和 (富士通研究所 人工知能研究所 プロジェクトディレクター)

16:55 - 17:50 交流会
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PCクラスタワークショップin柏2019

2019年01月12日 01時00分06秒 | Weblog
PCクラスタワークショップin柏2019
 https://www.pccluster.org/ja/event/2018/12/190222-event.html

★日時: 2019年2月22日(金)13:30~17:10
★会場: 東京大学 柏キャンパス 第2総合研究棟 3階315室 会議室2
      http://www.kashiwa.u-tokyo.ac.jp/tpp40_10.html
★主催: PCクラスタコンソーシアム
★共催: 東京大学 情報基盤センター
     国立研究開発法人 産業技術総合研究所
★参加予定人数: 60名
★参加申込締切: 2019年2月18日(月)正午
★テーマ: スパコンでのBIGデータの利活用について
★プログラム:
13:00 受付開始
13:30~13:40
   オープニング  石川 裕/PCクラスタコンソーシアム会長
13:40~14:20
   講演1「(計算+データ+学習)融合による新しいスーパーコンピューティング」  中島 研吾/東京大学 情報基盤センター 教授
14:20~15:20
   PCCC専門部会報告
      システムソフトウェア技術部会
      並列プログラミング言語XcalableMP規格部会
      実用アプリケーション部会
      HPCオープンソースソフトウェア普及部会
15:20~15:40  休憩
15:40~16:10
   講演2「大規模AIクラウド計算システム「ABCI」の構築と利用普及に向けた取り組み」  小川 宏高/産業技術総合研究所 人工知能クラウド研究チーム長
16:10~16:40  移動
16:40~17:10  ABCIシステム見学
17:10      閉会
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公募情報

2019年01月11日 10時03分17秒 | Weblog
公募情報

マス・フォア・インダストリ研究所 特プロ助教1名公募(2019年1月25日(金)必着)
統計・データ科学及び関連する数理科学分野
2018-12-03 ~ 2019-01-25

マス・フォア インダストリ研究所 教授または准教授2名公募(2019年2/18(月)必着)について
数学・数理科学(分野は問わない).マス・フォア・インダストリの理念を理解し,その推進に尽力していただける方
2018-11-30 ~ 2019-02-18

マス・フォア インダストリ研究所 教授または准教授1名公募(2019年1/31(木)必着)について
統計・データ科学及び関連する数理科学分野(産業界との連携活動に関心があること)
2018-11-12 ~ 2019-01-31
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共同利用研究計画公募要領:再掲載

2019年01月10日 01時02分45秒 | Weblog
平成31年度 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
共同利用研究計画公募要領


本研究所は日本初の産業数学の研究所であり,多様な数学研究に基礎を置く,
新しい産学連携の拠点として平成23年4月に附置研究所として設立されました.
平成25年4月には文部科学大臣から共同利用・共同研究拠点「産業数学の先進
的・基礎的共同研究拠点」に認定され,理念である「マス・フォア・インダス
トリ」の具現化を推進しているところです.その事業の一環として,本研究所
は平成30年度の共同利用研究を下記の通り公募します.多数応募いただきます
ようお願い申し上げます.なお,本研究所では毎年テーマを決め,一定数の研
究計画を「プロジェクト研究」として別途確保しています.また,昨年の公募
からは「若手研究」の枠を設けています.詳細は以下をご覧下さい.

1. 公募する研究種目
研究集会
本研究所もしくは九州大学の施設において,数日間の研究集会を公開で行うも
のです.内容や規模に応じて(I), (II)の2種に分かれています.両者とも組織
委員会の委員と講演者には,それぞれ産業界からの参加を必須とします.また
国際連携を進めるため,講演者として海外からの参加者を含めることが望まし
いです.研究集会終了後には研究代表者にA4で2ページ程度の成果報告書を提
出していただき,また,会議録を出版していただきます.会議録は原則として
本研究所のウェブページで公開します.

短期共同研究
本研究所において,数名のグループで1週間程度の実質的な共同研究を行うも
のです.研究テーマとして,個々の企業の知的財産に直結するような狭い問題
よりは,複数の企業や研究機関の研究者が協力して取り組めるような,ある程
度の普遍性をもった問題を重視します.また,産学連携を推進するために原則
として産業界からの参加者を含めることとし,共同研究実施中に講演などの一
部を公開できるように計画してください.ただし,研究発表が主となるような
計画は上記の研究集会の種目に応募してください.研究終了後には研究代表者
にA4で10ページ程度の成果報告書を提出していただきます.

短期研究員
本研究所に1週間から2週間程度滞在し,本研究所を中心とする九州大学に所属
する教員と緊密に連絡を取りながら単独での研究ないしは共同研究を行うもの
です.研究テーマとして,短期共同研究や研究集会につながることが期待され
るような萌芽的な課題,あるいは企業等での研究開発現場で生起した,集中的
な共同研究が問題の解決やその糸口につながるような課題など,近い将来,産
業数学や産学連携の新たなシーズとなるような課題を歓迎します.応募の際は,
予め関係する本研究所または九州大学の他部局の研究者と連絡を取り,協議を
した上で計画を立てて下さい.研究終了後には,A4で5ページ程度の成果報告
書を提出していただきます.

2. 事業経費と研究支援
(1) 研究集会(I)
研究テーマが課題として認知され,産学連携も視野に入れた展開が可能なもの
を主としてこの種目で審査します.旅費(海外招聘旅費を含む)として80万円程
度を上限として支援します.ポスターを制作・配布することとし,これにかか
る作業および経費は本研究所が負担します.原則として九州大学伊都キャンパ
スの施設で開催していただきます.(やむを得ず本研究所以外の九州大学の施
設での開催を希望する場合はご相談ください.)会議録は本研究所の出版する
「MIレクチャーノート」(カラー150ページ程度)として出版していただきま
すが,研究所と協議の上で,シュプリンガー社が出版する叢書「Mathematics
for Industry」の1巻として英文で査読付きの会議録として出版することも可
能です.前者の場合は当該年度内に出版していただきますが,後者の場合は必
ずしも当該年度内でなくとも出版が可能です.これにかかる出版費は本研究所
が負担します.

(2) 研究集会(II)
研究テーマが研究集会(I)よりは萌芽的な色彩が強いものをこの種目で審査し
ます.旅費(海外招聘旅費を含む)として60万円程度を上限として支援します.
会場は原則として本研究所の施設とします.会議録を本研究所が出版する「マ
ス・フォア・インダストリ研究」シリーズの1巻(モノクロ200ページ程度)と
して当該年度内に出版していただき,出版にかかる経費は本研究所が負担します.

(3) 短期共同研究
国内旅費として60万円程度を上限に支援します.会場は原則として本研究所の
施設とします.参加者には本研究所内の研究室とセミナー室を提供します.

(4) 短期研究員
国内旅費として25万円程度を上限に支援します.参加者には本研究所内の研究
室を提供します.また,必要に応じてセミナー室の使用も可能です.

なお,経費支援,会場の手配,会議録などの制作・配布に関わる事務や,共同
利用研究実施の際に必要な作業は研究所が行います.宿泊の手配や送迎は,原
則として行いません.また,参加者は図書館(会場によっては利用できませ
ん),インターネット接続などの研究資源を利用することができます.

3. 公募の種別
(1) プロジェクト研究
「AI社会の高度化を支える数理の深化と情報基盤技術との連携」
プロジェクト代表者:森永聡(日本電気中央研究所),
河原吉伸(大阪大学産業科学研究所)

概要:機械学習をはじめとしたAI技術が社会へ浸透する昨今であるが,その技
術の革新には,その基礎となる数理的基盤の発展が不可欠である.本プロジェ
クトでは,統計理論や,アルゴリズム等を含む,このような数理に関連する研
究を行う.また,様々な場面での応用時にこれらの性能を十分に引き出すため
の計算や情報関連技術との連携に関しても議論を行う.

平成31年度は本テーマに関する研究計画をプロジェクト研究として他の計画と
区別して公募します.本プロジェクト研究では短期共同研究1件,短期研究員1
名程度を募集します.なお,「5. 選考方法と採否の連絡」もご参照下さい.

(2) 若手研究
このカテゴリーでは,研究代表者として平成31年4月1日時点で博士号取得後5
年以下の若手研究者および大学院生を対象に公募を行い,短期共同研究2件程
度を実施する予定です.研究テーマとして,新しい発想に基づいた挑戦的なテー
マや,将来の産学連携のシーズとなることを志向した数学に関するテーマを募
集します.短期集中で行う具体的な共同研究だけでなく,若手中心に集まって
アイデアを討議するような萌芽的なものでもかまいません.審査にあたってこ
れまでの研究経過や実績は重視しません.採択後,本研究所が適当な産業界の
研究者を参加者もしくはアドバイザーとして紹介します.

(3) 一般研究
このカテゴリーでは研究分野を特に指定せずに公募します.研究集会(I)3件,
研究集会(II)2件,短期共同研究3件程度を実施する予定です.また,短期研究
員は4名程度を募集します.

以上の研究計画は,すべて平成31年4月1日から平成32年3月31日までに実施さ
れるものとします.

4. 応募方法
(1) 応募資格
大学・大学院・短期大学,大学共同利用機関,高等専門学校,国公立試験研究
機関,独立行政法人および企業に所属する研究者.

(2) 応募方法
本研究所のウェブページ
http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/
から電子申請システムを利用して共同利用研究計画提案書を作成し,応募して
下さい. 採択された計画について,提案書の内容の一部はウェブページなど
を通じて公開します.応募に必要なデータや公開する項目などの詳細について
は上記ページの説明をご覧下さい.なお,共同利用研究計画提案書には,研究
集会,短期共同研究については本研究所内に専門分野が関連する研究者がいれ
ば,その名前を記入していただきます.特にいなければ記入の必要はありませ
ん.なお,所内の関連研究者の記入の有無が採否に影響することはありません.
また,短期研究員の場合は,研究テーマに関連する九州大学の研究者の記入は
必須です.本研究所員や九州大学の研究者の専門分野については,研究所もし
くは九州大学のウェブページをご参照下さい.

(3) 応募締切日
平成31年1月31日(木)

5. 選考方法と採否の連絡
学外有識者と学内教員(本研究所所員を含む)8名ずつで構成される共同利用・
共同研究委員会において審査の上,採否を決定します.プロジェクト研究はプ
ロジェクト代表者が審査し,共同利用・共同研究委員会で採否を決定します.
プロジェクト研究として採択されなくとも,一般研究として採択する場合もあ
ります.採否は平成31年2月末までに申請者にお知らせします.委員の名簿は
研究所のウェブページをご覧下さい.

6. その他
研究は本研究所が支出する経費に外部の競争的資金などを加えて実施していた
だいても差し支えありませんが,主催は本研究所とします.共催の機関を加え
る必要がある場合は,申請時にその旨を「備考」に記入して下さい.また,研
究終了後に提出していただく成果報告書は,個人情報などに関わる部分を除き,
原則として研究所のウェブページで公開します.ただし,3年間程度を限度と
して公開を遅らせることができます.これまで問い合わせのあった事項に関し
て「Q&A」を本研究所のウェブページに掲載していますので,参考にして下さ
い.短期研究員に関しては,必要があれば本研究所の産学連携窓口が立案を支
援します.詳細は以下の問い合わせ先にお尋ね下さい.

7. 問い合わせ先
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所
共同利用・共同研究拠点事務 伊藤 和子・古谷智恵美
〒819-0395 福岡市西区元岡744
Tel.: 092-802-4408
Fax: 092-802-4405
E-mail: kyoten-jimu@imi.kyushu-u.ac.jp
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九州大学マス・フォア・インダストリ研究所教員(教授または准教授)公募:再掲載

2019年01月09日 21時40分21秒 | Weblog
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所教員(教授または准教授)公募

平成30年11月30日 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所長 佐伯 修
拝啓 時下ますますご清勝のこととお慶び申し上げます. さて,このたび九州大学マス・フォア・インダストリ研究所では下記の要領で教員の公募を行うこと になりました. ご多忙のところ誠に恐縮に存じますが,貴関係者にお知らせいただくとともに,適任 者をご存じの場合は応募をお勧めくださいますよう,お願い申し上げます.
敬具
1. 公募対象:九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 教授または准教授 2 名.
2. 専門分野:数学・数理科学(分野は問わない).マス・フォア・インダストリの理念を理解し,
その推進に尽力していただける方.
3. 採用予定日:採用決定後,できるだけ早い時期.
4. 任期:なし.
5. 給与:国立大学法人九州大学教員給与規程による.
6. 提出書類:
(1) 履歴書(写真貼付,署名捺印し,電話番号・電子メール等の連絡先を明記のこと).
(2) 研究業績リスト(論文,著書,講演,特許,外部資金,その他参考になる資料等のリス
ト),および主要論文 5 編以内の別刷等(プレプリントや参考になる資料等を含む).
(3) 研究業績の説明.
(4) 将来の研究計画.マス・フォア・インダストリを推進する方法等についても記述すること.
(5) 教育に対する抱負.
(6) ご本人について問い合わせることができる方3名の氏名と連絡先,およびそのうち1名から
の推薦状.ただし,推薦状に関しては応募書類とは別便で推薦者の方が下記提出先に応募期
限までにお送りいただいても結構です.電子メールやファックスによる推薦状は受け付けま
せん.
7. 応募期限:平成31年2月18日(月)必着.
8. 書類提出先および問い合わせ先:
〒819-0395福岡市西区元岡744 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所 教員(教授・准教授)候補者選考委員会 委員長 梶原 健司 宛 電話:092-802-4488, e-mail: kaji@imi.kyushu-u.ac.jp
書類は封筒に「IMI(教授・准教授)(数学・数理科学)応募書類在中」と朱書し,簡易書留で郵
送してください. 9. その他:
(1) 応募書類は原則として返却しません.返却を希望される方は,返送先住所を記して切手を貼 った返却用封筒を同封してください.
(2) 応募書類により取得する個人情報は,本人事案件にのみ利用します.
(3) 選考過程で面接審査を行う場合があります.その場合の交通費は原則として自己負担としま
す.
(4) 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所については,下記をご参照下さい.
http://www.imi.kyushu-u.ac.jp/
(5) 九州大学では,国際化を推進する観点から,採用後に英語による授業実施に積極的に取り組
むことを求めています.
(6) 九州大学では,「男女共同参画社会基本法(平成 11 年法律第 78 号)」の精神に則り,教員
の選考を行っています.
(7) 九州大学では「障害者基本法(昭和 45 年法律第 84 号)」,「障害者の雇用の促進等に関す
る法律(昭和 35 年法律第 123 号)」及び「障害を理由とする差別の解消の推進に関する法
律 (平成 25 年法律第 65 号)」の趣旨に則り,教員の選考を行います.
(8) 九州大学では,平成 29 年 7 月より配偶者帯同雇用制度を導入しています.
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HPC研究会 発表論文募集

2019年01月08日 09時42分15秒 | Weblog
=== HPC研究会 発表論文募集 ===

◆第168回 ハイパフォーマンスコンピューティング研究会
(主査:岩下武史,幹事:高橋大介,林亮子,板倉憲一,藤井昭宏,星宗王)

■議題: 一般

■日程: 2019年3月5日(火)~7日(木)

■場所:山代温泉瑠璃光 会議室
〒922-0295 石川県加賀市山代温泉19-58-1
http://rurikoh.jp/

■発表申込締切: 2019年1月8日(火)

■最終原稿締切: 2019年2月5日(火)
*23時59分を過ぎるとシステムに投稿できなくなります.
締切に遅れると発表キャンセルとなりますのでご注意く
ださい.また,フォントの埋め込みがされていないとア
ラートが出ます.お早目にご投稿いただきますようお願
い致します.

■推奨ページ数: 原稿ファイルはPDF形式で,推奨ページ数は6~8
ページとします.ファイルサイズは2MB以下としてください.
ページ数に厳密な制限は設けませんが,可能な限り,座長
が読める程度の 10 ページ程度以下とし,それ以上の記述
が必要な場合は付録としてまとめてください.

■照会先:HPC研究会幹事 E-mail: sighpc-kanji [at] sighpc.ipsj.or.jp

■発表申込方法:
以下のURLの「発表申込」メニューよりお申込ください.
https://ipsj1.i-product.biz/ipsjsig/HPC/

*登壇者の年齢が2018年4月1日現在で30歳未満の場合は,研究会が推薦する
CS領域奨励賞の審査対象となることができます.希望者は申込フォームの
「研究会への連絡事項欄」に「若手発表」かどうかご記入下さい.
なお,本申告がない場合はCS領域奨励賞の審査対象となりませんので,
ご了承ください.
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Gurobi 8.1.0

2019年01月07日 01時08分40秒 | Weblog
Gurobi 8.1.0

【Gurobiのリモートサービス(計算サーバ)およびインスタントクラウドでMicrosoft Azureをサポート】
リモートサービス(計算サーバ)やインスタントクラウドユーザは、いくつかの地域で、Microsoft Azureを使えるようになりました。

【Gurobiのインスタントクラウドに、Amazon EC2上のさらに高速で強力なマシンを追加】
本バージョンでは、c5、r5、z1 インスタンスタイプが追加されました。

【MIQPとMIQCP モデルのための新しい二次項線形化手法の実装】
新しい二次項線形化手法が追加されました。新機能はGurobiパラメータのPreQLinearizeを2に設定することで利用できます。

【Macインストレーションパッケージの改良】
ユーザは、Xcodeをインストールすることなく、インストレーションを実行できます。

【Python3.7のサポート】
Windows、Linux、Macプラットフォームで、Python3.7がサポートされました。

【多目的最適化に関するコールバック関数】
多目的最適化のそれぞれの目的関数について、最適化演算のユーザインタラプトを行うことができるようになりました。
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IMPULSEコンソーシアム

2019年01月06日 00時52分03秒 | Weblog
IMPULSEコンソーシアム

■目的
本コンソーシアムは、高電力効率大規模データ処理の実用化を目指す企業等が社会・産業ニーズの変化と技術動向を踏まえたロードマップを議論し共有する場を提供することを通じて、エネルギーに制約されずにデータを利活用できる社会の実現を先導することを目的とします。

 ※IMPULSE:高電力効率大規模データ処理イニシアティブ

■事業内容
大規模データの蓄積と利用条状況の把握および社会ニーズ・産業ニーズを踏まえたトレンド予測
将来の大規模データセンターのケーススタディ
本コンソーシアムの目的に関連する技術動向調査
ロードマップの策定および研究開発課題への落とし込み
本コンソーシアムの活動成果の広報
その他、本コンソーシアムの目的を達成するために必要な事業
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