主催

一般社団法人日本数学会

共催

日本応用数理学会
九州大学マス・フォア・インダストリ研究所（文部科学省科学技術試験研究委託事業「数学アドバンストイノベーションプラットフォーム (AIMaP)」受託機関 )東京大学大学院数理科学研究科・数物フロンティア国際卓越大学院 ( FMSP-WINGS )東京大学大学院総合文化研究科・先進基礎科学推進国際卓越大学院 ( WINGS-ABC)
明治大学先端数理科学インスティテュート
後援

経済産業省
日本経済団体連合会

数学・数理科学専攻若手研究者のための

異 分 野・異 業 種研究交流会 20192019 年10 月 26 日 土 10:00‒19:30
東京大学 駒場 1 キャンパス

講演概要集

数学・数理科学専攻若手研究者のための異分野・異業種 研究交流会 2019

講演概要集

目次

プログラム………………………………………… 1
ごあいさつ………………………………………… 2
基調講演概要……………………………………… 5
研究発表概要……………………………………… 6
会場のご案内（Map）……………………………… 28

プ ログ ラ ム
第1部
10:00〜10:10

開会挨拶
日本数学会理事長

10:10〜10:45

寺杣 友秀

基調講演
講 師：

亀澤 宏規 氏 （株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ代表執行役副社長グループCOO 兼 グループCDTO）

題 目： デジタルトランスフォーメーションに向けたMUFGの取り組み〜数学を通じた社会貢献に向けて〜

第2部
10:45〜12:15

協力企業 ・ 研究所紹介

12:15〜13:15

昼食

13:15〜15:00

若手研究者によるポスター展示

15:10〜15:40

リクルートセミナー （学生のみ対象）
講 師： 青沼 君明 氏 （明治大学教授）

15:45〜17:45

個別交流会 （若手研究者が企業ブースを訪問）

18:00〜19:30

表彰式 ・ 情報交換会 （会費制）

第3部

表彰： 優れた発表には「ベストポスター発表」を授与し表彰する

協力機関 （五十音順）
茨城大学大学院理工学研究科理学専攻数学・情報数理コース,大阪大学数理・データ科学教育研究センター,お茶の水女子大学理学部数学科,金沢大学大学院自然科
学研究科数物科学専攻,関西学院大学数理・データ科学教育センター,関西学院大学理工学研究科数理科学専攻,関西大学システム理工学部数学科,九州大学大学院
数理学研究院,九州大学大学院数理学府,九州大学マス・フォア・インダストリ研究所,京都大学数理解析研究所,京都大学大学院理学研究科,慶應義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻,神戸大学,埼玉大学大学院理工学研究科数理電子情報コース,首都大学東京大学院理学研究科数理科学専攻,上智大学理工学研究科数学領域,情報・システム研究機構統計数理研究所,中央大学大学院理工学研究科数学専攻,筑波大学数理物質科学研究科数学専攻,東京工業大学数理・計算科学系,東京工業大学理学院,東京大学大学院情報理工学系研究科数理情報学専攻,東京大学大学院数理科学研究科・数物フロンティア国際卓越大学院,東京理科大学大学院理学研
究科数学専攻,東北大学大学院情報科学研究科純粋・応用数学研究センター,東北大学大学院理学研究科,名古屋大学大学院多元数理科学研究科,日本大学大学院理工学研究科数学専攻,広島大学大学院理学研究科・理学融合研究センター,北海道大学大学院理学院数学専攻・電子科学研究所,明治大学先端数理科学インスティテ
ュート,明治大学大学院先端数理科学研究科現象数理学専攻,理化学研究所革新知能統合研究センター汎用基盤技術研究グループ,理化学研究所数理創造プログラム(iTHEMS),立命館大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻数理科学コース,早稲田大学理工学術院数理科学研究所

協力企業 ・ 研究所 （五十音順）
アイシン・エィ・ダブリュ株式会社,アイシン精機株式会社,IBM東京基礎研究所,アクサ生命保険株式会社,アクセンチュア,Arithmer,(一社)産学協働イノベーション
人材育成協議会：C-ENGINE,AGC株式会社,NEC(日本電気株式会社)中央研究所,NTT研究所,株式会社アルトナー,株式会社光電製作所,株式会社シナモン,株式会社東芝研究開発センター,株式会社とめ研究所,株式会社ニコン,株式会社富士通研究所,株式会社三井住友銀行,グローバルヘルスコンサルティング・ジャパン,厚生労働省,構造計画研究所,コマツ,ジブラルタ生命保険株式会社,スローガン(株),総務省統計局,大同生命保険,中部電力株式会社技術開発本部エネルギー応用研究所,TDSE,トヨタ自動車株式会社,日本製鉄株式会社技術開発本部先端技術研究所,日本ユニシス株式会社,富士通株式会社,方正株式会社,MathWorks Japan,マ
ツダ株式会社技術研究所,三菱電機株式会社,三菱UFJ銀行,三菱UFJモルガン・スタンレー証券,ヤフー,有限責任監査法人トーマツ1

ごあいさつ日本 数学会は、187 7年に創 設された東 京 数学会社を母体とし、様々な形態を 経て、1 9 4 6 年 に現 在の 組 織 が形成され今日に至っています。当会は国 際 的にみても極 めて伝 統のある学 術団体であり、そ の 使 命 は 、数 学という学 問 の 振 興と発 展 を 促すとともに学 術 文化の向上を 通して 社会に貢 献することです。
近 年A Iや 機 械 学 習 などの 情 報 関 連 産 業 の 発 展 、環 境 、エ ネル
ギ ー 関 連 等 の 技 術 進 展 、金 融 工学 に おけるリスクヘッジの必 要 性などに伴 い 、数 学 の高 度 な知 識 を必 要とする産 業 分 野 の広 がりには目覚 ましいもの があります。日本 数学 会 は、このような社 会 的 要
請をうけ、学 術 界 の み ならず 産 業 界 に おいても活 躍 で きる若 手 数
学 研究 者の育成を重要な任務の一つとして 捉え、様々なイベントを
撮影：河野裕昭氏

開 催して参りました。その 一つである「数学・数理 科 学 専 攻 若 手 研
究 者のための異分 野・異 業 種研 究 交流会」（研 究 交流会）は、若手
数学 研 究 者に、諸 科 学 や産 業 において 数学 が 多いに活 用されてい寺杣 友秀
日本数学会理事長

ること、そして 産 業 界を含む様々な活 躍できる場 の 紹介を目的に、
2 0 14 年から開 催しており、今 年も研 究 交 流 会 2 0 1 9を 開 催します。
多くの企 業や研 究 所にもご協力をいただき、年々盛 んになってきております。この研究 交流会を機に、若手 数学 研究 者と産 業 界との双方 向 の 交 流 が 深 まり、第５次 産 業 革 命ともい わ れ る 数 学 イノベー
ションを担う若手人材 が見出されることを願っております。
末 筆 ながら、多大なご協力を賜りました4 0 企 業・研 究 所、日本応
用数理 学会、九州大学マス・フォア・インダストリ研 究 所（ 文部 科 学
省 科 学 技 術 試 験研 究 委 託事 業「数学アドバンストイノベーションプ
ラットホ ーム（ A I M a P）」、東 京 大 学 大 学 院 数 理 科 学 研 究 科・東京 大 学 数 物フロン ティア 国 際 卓 越 大 学 院 、経 済 産 業 省、日本 経 済団 体連合 会の関 係 者の 皆 様には厚く御 礼申し上げます。さらには、
本 研 究 交 流 会 の 開 催にあたり、会 場 の 提 供と運営にご尽力いただ
いきました東 京大学 大学 院 数 理 科 学 研 究 科・東 京大学 数 物フロン
ティア国 際卓 越 大学 院 および 東 京大学 大学 院 総 合文化 研 究 科・先進 基 礎 科 学推 進 国 際卓越 大学 院 および 関 係者の皆様にも厚く御礼申し上げます。

2

異 分 野・異 業 種 研 究 交 流 会 は、２０１２年 に日本 数学 会 の 年 会
開催 期 間に実 施された若手人材のキャリアパスセミナ ーの活動 が端 緒となりました 。当 時 は１７社の 企 業 の 参 加 を頂き、企 業 説 明や 学生との 個 別 面 談 会 が 催されました。翌年 は２０社と参加 企 業
は 増えました が 、気 懸りだったの は 若 手 研 究 者 の 皆さんが 、今まで企業との 接 点を持 つことが 少なかった為か、企業の先 輩の方々に 積 極 的にコミュニケーションをとることに 逡 巡されて いる様 子でした。
しかしそんなことはもう遠い昔の光 景、研 究 交 流会 が回を重 ね
るごとに協力企業及び 研究 所の 数は 増え、参加 者数も飛 躍 的に伸びてきました。会 場は 熱 気を帯 び、個 別 相 談会での活発 かつ真剣な意見 交 換 が 各ブースで展 開し 、若 手 研 究 者によるポスター 発 表
では時には口角泡を飛ばすような議 論 が繰り広げられています。
若 手 研 究 者 の 方 が 実 感されて いるように 産 業 界で は 、各 分 野中村 雅信

で 高度な専 門 職として 理 数系人 材のニーズが日増しに高まってき日本数学会
社会連携協議会会長

いりました。企 業 の成長に欠かせない中 核 人 材を積 極 的に受け入ています。海 外 の大学にまで 赴いて人 材発 掘を行う動きも出てまれ るた め の 社 内 体 制 の 整 備 、処 遇 の 改 善 、博 士 課 程 へ の 進 学 支
援 等様々な取り組みも数多く報 道されるようになってきました。
社 会 連 携 協 議 会 が 推し進 めてきた異 分 野・異 業 種 研 究 交 流 会が 年々盛況になるとともに、博士 課 程後期 修了者の産 業 界への 進
路 は 、この 数 年 着 実 に 増 加して まいりました 。自らの 未 来 を 切り拓く場として、研 究 交 流 会 の 輪を共 に 拡げて いただくことを期 待いたしております。

3近 年 、様 々な 分 野 で 基 盤 を な す 数 学・数 理 科 学 が 技 術 イノ
ベーションに果 たす 役 割 が 注目され 、高度な数学 に 根 差した 技術の活用への 新たな潮流 が起きています。文部 科 学 省 科 学 技 術
試 験 研 究 委 託 事 業「 数 学 アドバ ンストイノベ ーション プラット
フォーム( 略称：A I M a P )」( 2 0 17年度〜)は、前身の「数学 協 働プログラム 」( 中 核 機 関：統 計 数 理 研 究 所、2 0 1 2 〜 2 0 1 6 年 度 )で 構 築された研 究 活 動 のネットワーク型 基 盤 を 受 け、九 州大学
マス・フォア・インダストリ研 究 所 が 幹 事 拠 点となり、全 国 1 2 の数学・数 理 科 学 機 関を 協力拠 点としてオ ールジャパン体 制を 築
いて、数 学・数 理 科 学と諸 科 学分 野・産 業との 協 働を 促 進 する
仕組みを構築する活動を展 開しています。

佐伯 修
文部科学省科学技術試験研究委託事業「数学アドバンストイノベーション
プラットフォーム(AIMaP)」受託機関

数 学・数 理 科 学 専 攻 若 手 研 究 者 のた め の 異 分 野・異 業 種 研
究 交 流 会は、数学・数理 科 学 専 攻の 博士 課 程学生をはじめとする若 手 研 究 者と、諸 科 学 や産 業 界といった異 分 野 の方々との出
会い の 場として 2 0 14 年から開 催されてきて います。諸 科 学・産業分 野における数学の応用、これらの 分 野 の問 題に 動 機 づけら

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所

れた新たな数学 研究の展 開 、および 産 業 界を含む様々な分 野で所長の 活 躍 の 場 の 創 出が本 交 流 会 の主目的 で す。これ は、潜 在 する
数学・数 理 科 学 へのニーズを積 極 的に発 掘し 、その 問 題の 解 決にふさわしい 数学・数理 科 学 研 究 者との協 働による研 究を促 進する仕組みの構 築 、そして、そうした活動を 通しての 若手 研 究 人
材 育成 、といった A I M a Pの 趣旨・目的に沿うもので、本 交 流会
をA I M a Pの重要な活動と位置 づけております。
各 講 演・ポスター 発 表 は、産 業 界を 含む異 分 野 において必 要とされ る数 学・数 理 科 学 の 知見とは なに かを 明らか にするとともに、異 分 野 の方々に 最 先 端 の 数学 研 究を広く知って いただき
新たな知 識 交流をもたらすことを目指して行われます。本交流会
をきっか けに、新たな 協 働 関 係 の 構 築 のみ ならず、そ れ に 基づ
いた 双 方の 分 野 のさらなる発 展 がもたらされ ることを 願ってやみません。
本 交 流 会 開 催にご尽力くださった日本 数学 会、日本 応 用数 理
学 会 関 係 者 の 皆 様 、会 場 校 の東 京 大 学 大 学 院 数 理 科 学 研 究 科の 皆 様 、ご 支 援して いただ いた日本 経 済 団 体連合 会、経 済 産 業
省、本 研 究 交 流 会 にご参加いただ いた 企 業・研 究 所 の 皆 様 、協力機 関 および 若 手 研 究 者の方々や 学生 諸 君に、この 場をお 借りして 深く感 謝申し上げます。

4

基調講演

題

目

デジタルトランスフォーメーションに向けたMUFGの取り組み〜 数学を通じた社会貢献に向けて 〜

概要グローバル 経 済 の成 熟 化 、超 低 金 利 、デジタル テクノロジーの 進 歩 、異 業 種の 参入など、金 融 機 関を取巻く環 境の変化は 急
速 に 進 んでいます。M U F G においても、これまでのビジネスモ
デルに 捉 われ ない大 胆な 構 造 改革を必 要とし 、2 0 17年 5月には

亀澤 宏規 氏「M U F G再創 造イニシアティブ」の 発 表に至りました。

株式会社三菱UFJフィナンシャル・グループ

タルを活用した事 業 変 革 、す なわちデジタルトランスフォーメー

代表執行役副社長

ション で す。そ の 責 任 者として 新 た に 設 置 さ れ た の が C D T O

グループCOO兼グループCDTO（Ch ief D ig it a l T r a n sfor m ation O fﬁc er）であり、今日M U F Gが 事 業 変 革を目的としていち早く着手したのが、デジに至るまで 継 続してその 任を 務めていらっしゃるのが亀 澤宏規
氏です。
亀 澤 氏 は 、東 京 大 学 理 学 部 数 学 科から大 学 院 まで 進 み 、整数 論を学んだ 理 系の出身 者でもあられます。
本 講 演 では、M U F Gが 総 力を挙げて取り組む大 胆な構 造 改
革 、デジタルトランスフォーメーション 戦 略 について、亀 澤 氏ご自身のバックグラウンドも交えながらご説明 頂きます。

5

概

要
,

.

.

50

. (1)–(6)

,

(1)
(2)
(3)
(4)
(5)
(6)

(6)

CSIDH

.

—————————–
3
(1)
(2)

.
,

,

♦
1
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

.

♦ ♦

(

)

—————————–
2
(1)
(2)
(3)
(4)

(

(

)

(3)
2
(4) How to Construct CSIDH on Edwards Curves(5) CSIDH is an isogeny-based key exchange protocol proposed by Castryck, Lange, Martindale,
Panny, and Renes in 2018. CSIDH is based on theideal class group action on F p -isomorphic classesof Montgomery curves. In order to calculate theclass group action, we need to take points definedover F p2 . The original CSIDH algorithm requires
a calculation over F p by representing points as xcoordinate over Montgomery curves. Meyer andReith proposed a faster CSIDH algorithm in 2018
which calculates isogenies on Edwards curves byusing a birational map between a Montgomery
curve and an Edwards curve. If we try to calculate the class group action on Edwards curves ina similar way on Montgomery curves, we have toconsider points defined over F p4 . Therefore, it is
not a trivial task to calculate the class group action
on Edwards curves over F p . In this paper, we provea number of theorems on the properties of Edwards
curves. By using these theorems, we devise a new
CSIDH algorithm that uses only Edwards curves
while calculating over F p . This algorithm is as fastas (or a little bit faster than) the algorithm proposedby Meyer and Reith.
(6)
CSIDH Post-quantum
cryptography
Isogeny-based cryptography Edwards curves
Montgomery curves(6))—————————–
4
(1)
(
)
(2)
(3)
(4) Extending toric chiral-factorization algebra theory(5) I submitted my Ph.D. thesis at the UTokyo
2007, entitled “Beilinson-Drinfeld chiral algebras

CSIDH

(5)
.
. CSIDH
1

3

.

CSIDH
1

6

for del Pezzo surfaces”. Together with its mathematical physics of Wess-Zumino-Witten term oflevel 1, Brylinski’s gerbe cohomology theory andmonopole interpretation has come into play. Now
non-toric cases of degree at least 3 including
Manin’s cubic surfaces can be obtained by deforming them to nef toric surfaces. This computationof 2nd Chern character is based on my Mathematica algorithm code written after my Ph.D. thesis
synthesizing physicists of Nekrasov and Witten. Iftime permits, I will talk about my recent project ofCox ring for non-toric coordinate rings and tropicalversion of chiral algebra.
(6) nef toric surfaces, computational algebraic geometry, D-modules and conformal field theory,
generalized complex geometry, Chern charactercomputation, gerbes and monopoles

Dubrovin

(2)

(
)

(3)
(4)

.

3

);

);

minuscule

A

Vafa

A

(6) tt*

C

tt*

D

DPW
—————————–

7
(1)
(2)
(3)
(4)

(

(

tt*

Cecotti—————————–
5
(1)

DPW

(

)
PD

(5)

3

2

3

(5)
2

0

(6)

(6)

—————————–
8
(1)
(2)
(3)
(4)

—————————–
6
(1)
(2)
(3)
(4)
(5) tt*()()
Detrending moving average(5) Kikuchi et al. (2013)

tt*
tt*

GR
2

7

b

E6

.
Delaunay.
2,2,“unduloid”, CMC(Koiso-Palmer-Piccione(2017))

DMA

(6)
(6)

,

,

,
(GR )
b ,
Detrending moving average (DMA)

(

11
(1)
(2)
(3) D1
(4)

)

(

)

(5)

l

(5)

n
A
l

k

B

,

, Delaunay—————————–,—————————–
9
(1)
(2)
(3)
(4) k

,

k

(k,

l)=(2, 1), (2, 2), (3, 1), (4, 1)

k+1

B

.

B

(6)
n
configuration

collinear central—————————–
10
(1)
(
)
(2)
(3)
2
(4) Bifurcation and stability for surfaces with constant mean curvature bounded by two coaxial circles
(5)
(CMC)
,3
EuclidDelaunay
.
,
,
2
,

(6)
—————————–
12
(1)
(2)
(3)
(4)

3

8

(
2

)

.
.
, unduloid,

MCMC (Markov Chain Monte Carlo)algorithms.
For Random Walk Metropolis-Hastings, proper
proposal distribution is crucial for the convergenceof MCMC. However, tunning proper proposal
distribution for a high dimensional target distribution seems impossible. Adaptive MCMC
solves this problem by using all the samples’
empirical covariance matrix in the proposal distribution. In order to get fast convergence, we
consider replacing the empirical covariance matrix
estimator with some robust covariance matrix
estimators. Besides, instead of using random walkkernel, we use MpCN kernel which has dimension
independent convergence rate .
(6) Adaptive MCMC, robust, MpCN

(5)

1993

(6)

—————————–
15
(1)
(2)

—————————–
13
(1)
(2)
(3)
(4)

(

)

)

(3)
(4)
(5)

2

(5) 512Hz
EEG

(

EEG

EEG

(6)

EEG

—————————–

(6)
16
(1)
(2)

—————————–
14)(1) XIAOLIN SONG ((2)(3) D1(4) Adaptive MCMC by robust covariance matrix
estimators(5)
The
RandomWalk
MetropolisHastings(RWM) is one of the best-known()(iTHEMS),2(3)(4) Robust and Transferable Adversarial Examples
from Deep Image Prior(5) The accuracy of image recognition using machine learning is already beyond human-level.
However, it has been known that a trained neuralnet is easily fooled by a tiny perturbation, which49

is called an adversarial example. To study the vulnerability of neural nets, we focus on VGG16, a
trained convolutional neural net, and explore how
we can deceive the network by making a perturbation through another neural net, deep image prior.
In our setup, unlike the normal method, we train
deep image prior to cheat VGG16 more efficiently,
and it turns out that our noise images show transferability. From our result, we conclude that adversarial example may be extracting a universal concept
rather than attacking.
(6) Adversarial Example, VGG16, Deep Image
Prior, Transfer Adversarial Attack

Krawtchouk(6)

Krawtchukanalogue

(

Hahn

q-

—————————–
19
(1)
(2)
(3)
(4)

—————————–
17
(1)
(2)
(3) D1
(4)
(5)

Hahn

Krawtchouk

)

(

)

(5)

,
.
2

(6)

,

,
.

,

,
—————————–

20
(1)
(2)
(3) D1
(4)
(6)

(

)

(5) 1986—————————–

18
(1)
(2)
(3)
(4)

(

)

(5)
Krawtchouk

3

wreath(Dunkl, 1976)(Mizukawa, 2004)(6)

wreathKrawtchouk
q-analogue
Dunkl(1976)—————————–
5

10

21
(1)
(2)

(4)
(

(3)
(4)

)

(5)

2

al.(2018)

Brownlees et
Lasso
2016

(5)

2
Golosnoy et al.(2012)
autoregressive Wishart (CAW)(6)

conditional
CAW
Anatolyev andKobotaev(2018)
conditional thresholdautoregressive Wishart (CTAW)
CAW
CTAW

—————————–
24
(1)
(
)
(2) Ecole Polytechnique Master 2 Mathematics forbiology,
AIP

(6)

(3)
(4)
—————————–
22
(1)
(2)
(3)
(4)

(

(5)

)

Structural Sensitivity Analysis

4
/

-

(5)
(Box in Assembly Truss Core Panel:

BATCP)

BATCP(6)—————————–

(6)

25
(1)
(
)
(2)
(3)
1
(4) Optimal transport problem for distance cost(5) Monge
1781—————————–
23
(1)
(2)
(3)

(

)

2
6

11

Euclidcompetition rule, territories of two species are segregated and an interface governed by a free boundary problem appears. Such a limit is called aspatial-segregation (or fast-reaction) limit in PDE
theory. We study several kinds of asymptotic
behavior of interfaces through the hydrodynamic
limit procedure.
(6) Spatial-segregation limit, Free boundary problem, Reaction-diffusion system, Interacting particle system, Hydrodynamic limit, GlauberKawasaki dynamics

Monge
EuclidHilbert—————————–(6)

Hilbert

4

28
(1)
(2)
(3)
(4)

—————————–
26
(
(1)
(2)
(3)
1
(4) Missing Not At Random

)

(

(5)

)

Ldihedral
L-

(5)
class

ray

Missing Not

At Random
Sun et al. (2016)

ray class

MNAR

Sun et al. (2016)
MNAR

.

(6)

L-

—————————–(6)
Missing Not At Random (MNAR)

29
(
(1)
(2)
(3)
(4)
(5) Fefferman—————————–
27
(
)
(1)
(2)
(3)
2
(4) Spatial-segregation limit for interacting particle
systems with two components(5) We consider microscopic particle systems withtwo components under diffusion and creationannihilation dynamics. As the scaling parameter
tends to infinity, a couple of densities of each kindof particles converges to a macroscopic reactiondiffusion system. When the system has a strong)
Fefferman

S1

Atiyah-Singer
Fefferman
Fefferman

pure
7

12

Twistorspinor

32
(1)
(2)
(3)
(4)

Fefferman(6) Fefferman
Twistor spinor pure spinor—————————–

1

(

)
2

,

SPDE

(

,

)

(SPDE)

,

.

,

,

,

.

,

,

SPDE

)

(

)

(6)

.
,

,

,

—————————–
33
(1)
(2)
(3) D1(4)(5)(6)—————————–
(

.

(
.
,

31
(1)
(2)
(3)
(4)

)

(5)

30
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

(

(

)

1

)

(5)
Okaie

Okaie

(6)
—————————–
34(1) Sebastian Elias GRAIFF ZURITA

(6)

(2)
(3) D1—————————–
813

(4) Integrable discrete Euler’s elastica - Explicit expression for the curvature(5) In a previous work we have seen that an integrable discretization of the Euler’s elastica canbe parameterized by a potential function, which isa function that comes from the isoperemetric discrete deformation theory, and completely characterize via seven parameters. In this work, we will
study an integrable discrete Euler’s elastica definedin terms of the discrete curvature. We will see thatan analytic solution can be obtained in terms of theJacobi elliptic functions. Moreover, we will seethat both definitions of the discrete Euler’s elastica,
one defined in terms of a potential function and theother one defined in terms of a discrete curvature,are equivalent.
(6) Euler’s elastica, integrability, discrete curve,
discrete differential geometry, fairing.

crimination(DWD)

Distance Weighted Disdata piling
DWD

DWD
(6)
—————————–
37
(1)
(2)
(3)
(4)

(

)

1

(5)

—————————–
35
(1)
(2)

(

(3)
(4)

)

2

(5)

,
(6)

.

,
(Perkins, et. al., 2006)
,

(6)

,

—————————–,(Manu, et. al., 2009).
.

,

38
(
)
(1)
(2)
(3) D1(4) On the topological complexity of S 3 /Q8 .
(5)

.

,
—————————–

36
(1)
(
)
(2)
(3)
2
(4) Distance weighted discrimination(5)
chine(SVM)
pilingSVM

L-S
S3 /Q8Support Vector Ma(6)data—————————–
9

14

39
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

(

2

)

n

(6)
—————————–

Intersection Poset
41
(1)
(2)
(3)
(4)

Intersection Poset
Intersection

Poset

(

(6)
ory

)

Stratified Morse the-

(

)

(5)

Bickel and Levina (2008, AS)—————————–
40
(1)
(2)
(3)
(4)

(

Aoshima andYata (2018, Statist. Sinica; 2019, MCAP))

Yata and Aoshima (2012, JMVA)

(5)
(6)

path
—————————–

42
(1)
(2)
(3)
(4)

2

(5) 1996

(

)
(

)

K. Aoki, M. Shida, N. Shigesada

4

10

15

(6)

(4)
(5)

m
C
(a, b)
Cf(mx+a, my+b)
Yamamoto—————————–
43
(1)
(2)
(3)
(4)

(

)

ray class group(5)

FurutaEM

ray class groupf(x, y)mlevel mKubotaCm(6)

ray class group—————————–

46
(1)
(2)
(3)
(4)

(6)

Kalman filter

(

2

)
2

(5)
,

.

.
Tucker
,
(6)

,

ICD10
,

,

(

Lee-Carter

47
(
)
(1)
(2)
(3)
2
(4) An invariant of surfaces in the 3-sphere
(5) 3
3
3
Heegaard—————————–
45
(1)
(2)
(3)

TuckerWHO—————————–

.
(6)
,

Lee-Carter
4

4

3
,

.

)

(5)

—————————–
44
(1)
(2)
(3)
(4)

(

)

3
11

16

can offer insight about whether or not coexistence
occurs in 2D domains. In particular, a transition
from regular spiral patterns to very complex spatiotemporal patterns can be observed.
(6) reaction-diffusion systems, traveling waves,pattern formation, ecological invasions

3

3

(6)

—————————–
50
(1)
(2)

Heegaard

3—————————–

48
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

(

(

)

(3) D2
(4)

)

(5)

(6)
—————————–

(6)
51
(1)
(2)
(3)
(4)
(5) C3—————————–
49(1) CONTENTO Lorenzo (
)
(2)
(3)
(4) Competitor-mediated coexistence and complex
patterns in a three-species competition-diffusion
system(5) Lab experiments suggest that two species competing for the same resources cannot coexist, but
this contrasts with nature’s rich biodiversity. One
possible explanation is that coexistence is facilitated by a third competitor which invades theecosystem from outside. This can me modeled mathematically by a reaction-diffusion system. Two 1D fronts associated with species dispersal exists and their behavior upon interaction

(

)

3
,

,

,
,
. Richard.L.Bishop , C 2,,.
,, CADG.
,,,, Bishop,.
,4.
(6) Bishop frame, Rotation Minimizing frame,
.
12

17

—————————–
52
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

(

(3)
1
(4) Vertical 3-manifolds in simplified genus 2 trisection of 4-manifolds(5) 4
trisection
4
13
4
4
R2
(trisection map)
Simplified trisection trisection map)
1

simplified (2, 0)-trisectionmap

3(vertical manifold)

(6)

4
3
Simplified trisection—————————–

(6)

,

,

,

,

55
(1)
(
)
(2)
(3) D2(4) Mobility Optimization of Humans and Products
on Cyber Physical System via Mathematical Programming(5) Cyber Physical Systems (CPSs) enable us to analyze, to simulate, and even to optimize a part of
the real world by creating its digital twin in the cyber world. In this presentation, we show an application of CPSs to factories. Workers in our focusedfactories have to carry out their tasks in multiple areas to produce much kinds of products. In our approaches we optimized the mobility of workers andproducts in progress through several mathematical optimization problems. We apply a schedulingproblem to optimize the mobility of products.
(6) Cyber Physical System, Optimization, Mathematical Programming, Scheduling,—————————–
53
(1)
(2)

)

(

);

(

;
(3)
;
(4) Sliding Window
CRT-RSA(5)
Sliding Window
CRT-RSA(RSA)
CRT-RSA

Bernstein—————————–

CRT-RSA(6) CRT-RSA,, Sliding Window

,

,

56
(1)
(2)
(3)
(4)

,

(5)

—————————–
54
(1)
(2)

(

)

13

18

(
3

)

for solving the RTE. So far formalism of the MC
method was not fully examined since the method
was conducted by turnkey programs, whereas the
FDM has been proved to converge to the solutionof the RTE under some conditions. Therefore theMC method should be examined rigorously. We
will address numerical results by the MC method.
(6),—————————–

(6)

59
(1)
(
)
(2)
(3)
PD
(4) Global existence and time decay estimateof solutions to the compressible Navier-StokesKorteweg system under critical condition(5)
Navier-Stokes-Korteweg
,
.
,
.
,
(
)
0
.
.
,
,

—————————–
57
(
)
(1)
(2)
(3) M2(4) Practical End-to-End Repositioning Algorithm
for Managing Bike-Sharing Service(5) A Bike repositioning problem is one of themost critical problems in bike-sharing service tomaintain the quality of service. We propose an
end-to-end approach for the problem to realize
the practical repositioning plan with cooperation
among multiple trucks. Our algorithm consists ofthree steps; Demand prediction with Graph Convolutional Network, Optimization of the numberof bikes for each port with Integer Optimization
Problem (IOP), and Optimization the repositioning
route of trucks with IOP. Numerical experimentson the real bike data in Japan shows the applicability in the real world.
(6) Bike-Repositioning Problem, Integer Optimization Problem, Demand Prediction, Graph Convolutional Network, Vehicle Routing Problem.
(6) Partial differential equations, Compressible
Navier-Stokes-Korteweg system, Global solution,
Time decay rate—————————–
60
(1)
(2)
(3)
(4)

—————————–
58
(1)
(
)
(2)
(3)
2
(4) Numerical Simulation of Light Propagation in
Biological Tissue with the Monte Carlo Method(5) Among models of light propagation in biological tissue, the radiative transport equation(RTE)
and a particle model are widely used. However, theequivalence between simulation results by those
two methods has not been fully addressed. For
example, a previous research has reported that anumerical result by the Monte Carlo(MC) method,which is based on the particle model, is different
from that by the finite difference method(FDM)

(

)

1

(5)

(6)
—————————–
61
(1)
(2)
14

19

(
1

)

(3)
(4) Fourier

Ising

(5)

Fourier

(6)

Ising

Markov—————————–
64
(
(1)
(2)
(3)
(4) O’Hara

Fourier
Harmonic analysis
Stein(6) Fourier
Kakeya)1(5) O’Hara

Stein

O’Hara—————————–
62
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

(
MIMS

)
O’Hara(6)—————————–
65
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

(6)
—————————–
63
(1)
(2)
(3)
(4) Ising

(

(

)

)
3

Hamilton-Jacobi

Fokker-Planck

(5)
Ising

Ising

(6)
—————————–
66
(1)
(2)
15

20

(

)

(3)
(4)
(5)

isomorphism problem, element distinctness problem and many others. One of the widely studied quantum walks is the Grover walk on graphs,
which is used in quantum search algorithms. An
irreducible random walk on a finite graph has a stationary state, which is the Perron- Frobenius eigenvector of the time evolution operator of the walk.
On the other hand, the time evolution operator ofa quantum walk is described by a unitary operator
on a Hilbert space. Since the eigenvalues of a unitary operator lies on the unit circle in the complex
plane, for a given initial state, a stationary state of
the quantum walk does not necessarily exist. In
our study, we connect semi-infinite length paths toa set of chosen vertices in a finite graph and study
the Grover dynamics of the walk, inserting an input
to the finite graph through the semi-infinite length
paths at each time step. This setting of the graphguarantees a sta- tionary state of the walk. Moreover, in the global view point, if the finite graph isshrinked to a single vertex, the Grover dynamics ispreserved in the stationary state. Moreover, we derive an explicit expression of the stationary state ofof our model on a distance regular graph. We also
derive the finding probabilities in order to identify
the possible modifications that can be done to use
our model in search algorithms.
(6) Quantum walks, Grover walks, Tailed model.

(6)—————————–
67
(1)
(2)
(3) PD
(4)
(5)

(

)
MIMS

—————————–
69
(1)
(2)
(3)
(4)

2

(

)
1

2

Hs

(5)
(6)

,

,

,

,

,

,

.

,

—————————–
68(1) Mohamed Fuard Mohamed Sabri(2) Graduate School of Information Sciences, Tohoku University(3) 1st year of Doctors(4) Grover Walk on finite graphs with infinite tails(5) Quantum walks are the quantum version ofclassical random walks which has many potential
applications in quantum search algorithms, graph

,

t

.

2

(6)

,

.

,

.
,

—————————–
16

21

.

70
(1)
(2)

(

(2)
(3)
(4) N

)

(3)
(4)

2

(5)
L∞

L2

(5)

(6)
—————————–
73
(1)
(2)
(3) D1
(4)
(5)

(

)

Coxeter(6)

A,D,E
torsion pair—————————–
71
(1)
(2)
(3) D3(4)(

Dynkin)MV-polytope

Geiss-Leclerc-Schröer
DynkinA,D,E
torsion pair(5)(6) quiver

Coxeter

B,C,F,Gtorsion pair—————————–

74
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

)

R

(6)

—————————–

72
(1)

(

(

)
17

22

80

Cahn

R
(6)

Lp-graphon

R(

Allen-Cahn
(6)

)

/

Allen-Cahn

/

/

/

—————————–

(5)

Dirac

77
(1)
(2)
(3)
(4)
(5)

Atiyah-Singer

0

Spin

(

)

Dirac

proper

“

”

C*-

K-

(6)

“ ”
Novikov(6)

K-—————————–

Novikov

78
(1)
(2)

—————————–
76
(1)
(2)
(3)
(4)

Allen-

L—————————–
75
(1)
(2)
(3)
(4)

p

(

(3)
(4) Star-graph

)
1

(

AIP

/

)
/

2

(5)

Allen-Cahn(5) Allen-Cahn

Star-graphStar-graph
18

23

( )

/

(6)
—————————–

/
81
(1)
(2)
(3)
(4)

(6)
—————————–
79
(
(1)
(2)
(3)
2
(4) IN-GARCH

(

)
KPP

(5)

)

(5) IN-GARCH (Integer-valued GARCH)

KPP

GARCH
IN-GARCH
ACP Autoregressive
Conditional Poisson
Rydberg and Shephard (1999)
Heinen (2003)
2015-2017
INGARCH(6)(6)—————————–—————————–
80
(1)
(2)

(

KPP

82
(1)
(2)
(3)
(4)

)

(3)
(4)

(

)

(5)

(5)

LC-MS/MS

Average Drop(6)—————————–
83
(1)
(2)

Black Average Drop
CAM
Grad-CAM
Grad-CAM++
19

24

(

)

(3)
(4)
(5)

(6)

20

25

Index
浅尾 泰彦，7
浅野 喜敬，18
阿部 綾，11
安部 文人，21
石曽根 毅，16
伊東 邦大，22
伊藤 涼，24
岩崎 悟，13
江頭 健斗，14
太田 敏博，9
大西 健斗，18
大山 人紀，12
岡 大将，18
岡野 凌大，12
岡本 潤，20
奥田 健斗，8
落合 亮文，23
乙戸 勇大，8
小貫 啓史，6
小野 公亮，10
小山 元希，15

田邊 章洋，20
鄭 大樹，13
津田 和幸，19
寺井 健悟，20
東條 広一，9
仲北 祥悟，9
中澤 碧斗，11
長瀬 准平，7，17
中西 徹，22
野本 統一，17
秦 希望，18
浜野 大，16
林 晃平，12
林 達也，24
福本 佳泰，23
藤田 遼，22
藤原 瑠，23

貝野 友祐，13
金子 吉樹，7
上島 芳倫，20
川村 晃英，10
菊地 和平，7
國廣 昇，18
Sebastian Elias GRAIFF ZURITA，13
栗原 寛明，16
國府田 玄基，16
小西 啓介，15
小林 槇一郎，11
小南 友里，24
CONTENTO Lorenzo，17
近藤 直幹，22
坂本 龍太郎，7
桜井 真，6
笹井 悠平，14
Mohamed Fuard Mohamed Sabri，21
重本 秀人，11
下村 真生，24
白木 尚武，19
鈴木 孝太郎，16
関坂 歩幹，20
XIAOLIN SONG，9
高橋 典寿，18
立石 優二郎，14
田中 智之，23

26

松田 唯，21
松野 皐，17
三浦 達彦，7
見上 達哉，10
南 規楽，13
宮田 祐也，14
宮谷 俊典，6
村上 浩大，22
森 龍之介，15
守屋 奨悟，24
守谷 共起，6
山岸 鞠香，11
山崎 桂子，19
山田 祐也，19
山戸 康祐，10
楊 陽，15
吉田 明広，19
吉野 聖人，8
吉見 奈緒子，8
米山 慎太郎，12

memo

27

会

場

21KOMCEE

WEST

WEST

生協食堂
2F

正門

矢内原公園

数理科学研究科棟
駒場東大前

数理科学研究科棟
EV

1F

EV
EV

正面玄関

受付

図書室

事務室

中 庭

EV

第1部会場 （大講義室）
10：00 -10：10
10：10 -10：45

B1

開会挨拶
基調講演

大講義室

第2部会場 （大講義室）
10：45 -12：15
12：15 -13：15

協力企業・研究所紹介（大講義室）
昼食

28

21KOMCEE WEST

3F

1F

K303

B1

K302
EV

EV

K301

B1

B1

MM ホール

3F・4F

B1

4F

K402

カフェテリアKOMOREBI

K401
EV

EV

MMホール

第2部会場 （21KOMCEE）
13：15 -15：00
15：10 -15：40

リクルートセミナー（K301）

15：45 -17：45

個別交流会（K302 ,K303,K401 ,K402）

若手研究者によるポスター展示（MMホール）

第3部会場（生協食堂）
18：00-19：30

表彰式・情報交換会 （会費制）
会費 ： 学 生 1,000円
社会人 3,000円

29

2019年度日本数学会社会連携協議会委員

産業界関係者会長

中村雅信

株式会社ハーモニック・ドライブ・システムズ取締役

顧

問

高田

元AGC株式会社特任研究員

章

青沼君明

元株式会社三菱東京UFJ銀行・明治大学教授

岡澤健介

日本製鉄株式会社数理科学研究部上席主幹研究員

中岡正樹

トヨタ自動車未来創生センターT-フロンティア部部長

佐古和恵

株式会社NECセキュリティ研究所特別技術主幹

副会長

坪井

武蔵野大学工学部数理工学科特任教授

幹

前田吉昭

東北大学特任教授・慶應義塾大学名誉教授

山田澄生

学習院大学数学科教授・日本数学会理事

阿原一志

明治大学総合数理学部教授

荻原哲平

東京大学数理・情報教育研究センター准教授

矢野孝次

京都大学大学院理学研究科准教授

小薗英雄

早稲田大学理工学術院教授

小谷元子

東北大学大学院理学研究科教授

齊藤宣一

東京大学大学院数理科学研究科教授

寺杣友秀

法政大学理工学部教授（日本数学会理事長）

土谷

政策研究大学院大学教授（日本応用数理学会）

日本数学会関係者

事

俊

隆

深澤正彰

大阪大学大学院基礎工学研究科教授

溝口佳寛

九州大学マス・フォア・インダストリ研究所教授

山本昌宏

東京大学大学院数理科学研究科教授

（敬称略）

30