メンバ紹介
氏名（フリガナ）
橋本 悠香（ハシモト ユカ）
略歴
【職歴】
- 2016年
- 慶應義塾大学理工学部数理科学科卒業。
- 2018年
- 慶應義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻修士課程修了。
日本電信電話株式会社（NTT）入社。
現在、ネットワークサービスシステム研究所（旧ネットワーク基盤技術研究所）研究員として、ネットワーク運用自動化に関する研究に従事。 - 2022年
- 慶應義塾大学大学院理工学研究科基礎理工学専攻博士課程修了。
- 2022年-
- 理化学研究所革新知能統合研究センター 客員研究員
- 2023年-
- NTTネットワークサービスシステム研究所 特別研究員
- 2024年-
- 金沢大学 理工研究域数物科学系 客員准教授
【表彰歴】
- 2016年
- CTAC 2016 Student Prize 受賞
- 2017年
- 情報処理学会 情報処理学会第78回全国大会 大会奨励賞受賞
情報処理学会 情報処理学会第79回全国大会 学生奨励賞受賞 - 2018年
- 慶應義塾大学 藤原賞受賞
- 2021年
- 慶應義塾大学 米沢富美子賞受賞
所属学会、学会委員など
【所属学会】
- 第26回情報論的学習理論ワークショップ（IBIS 2023） プログラム委員
- 日本応用数理学会 学会誌「応用数理」 編集委員（2023年～）
- 日本応用数理学会 若手の会 運営委員（2023年～）
- 日本応用数理学会 行列・固有値問題の解法とその応用研究部会 幹事・運営委員 (2022～)
- 電子情報通信学会 情報論的学習理論と機械学習研究会 専門委員 (2022～)
興味ある研究分野
- ネットワーク運用自動化
- 作用素論的データ解析
- 数値計算
研究業績（論文、学会発表リスト）
【学術論文（査読あり）】
- Yuka Hashimoto, Fuyuta Komura, and Masahiro Ikeda, Hilbert C*-module for analyzing structured data, Matrix and Operator Equations, pp 633-659, 2023.
- Yuka Hashimoto and Takashi Nodera, A preconditioning technique for Krylov subspace methods in RKHSs, J. Comput. Appl. Math., 415: 114490, 2022.
- Yuka Hashimoto, Isao Ishikawa, Masahiro Ikeda, Fuyuta Komura, Takeshi Katsura, and Yoshinobu Kawahara, Reproducing kernel Hilbert C*-module and kernel mean embeddings, JMLR, 22, 267:1-56, 2021.
- Yuka Hashimoto and Takashi Nodera, Krylov subspace methods for estimating operator-vector multiplications in Hilbert spaces, Japan J. Indust. Appl. Math, 38, pp781-803, 2021.
- Yuka Hashimoto and Takashi Nodera, Inexact rational Krylov method for evolution equations, BIT Numer. Math., 61, pp473-502, 2021 (Correction to: Inexact rational Krylov method for evolution equations, BIT Numer. Math., 61, 1483-1487, 2021).
- Yuka Hashimoto, Isao Ishikawa, Masahiro Ikeda, Yoichi Matsuo, and Yoshinobu Kawahara, Krylov subspace method for nonlinear dynamical systems with random noise, JMLR, 21, 172: 1-29, 2020.
- Yuka Hashimoto and Takashi Nodera, Shift-invert rational Krylov method for an operator φ-function of an unbounded linear operator, Japan J. Indust. Appl. Math, 36, pp421-433, 2019.
- Yuka Hashimoto and Takashi Nodera, Double-shift-invert Arnoldi method for computing the matrix exponential, Japan J. Indust. Appl. Math, 35, pp727-738, 2018.
- Yuka Hashimoto and Takashi Nodera，Shift-invert rational Krylov method for evolution equations，18th Computational Techniques and Applications Conference，ANZIAM Journal，Vol. 58，pp. C149-C161, 2017.
- Yuka Hashimoto and Takashi Nodera，Inexact shift-invert Arnoldi method for evolution equations，ANZIAM Journal，Vol. 58，pp. E1-E27，2016.
- 橋本悠香，野寺隆，線形発展方程式のための Inexact Shift-invert Arnoldi 法，情報処理学会論文誌，Vol. 57，No. 10，pp. 2250-2259, 2016.
【国際会議発表（査読あり）】
- Yuka Hashimoto, Masahiro Ikeda, and Hachem Kadri, C*-Algebraic Machine Learning ― Moving in a New Direction (Position Paper), accepted for ICML 2024.
- Yuka Hashimoto, Sho Sonoda, Isao Ishikawa, Atsushi Nitanda, and Taiji Suzuki, Koopman-based generalization bound: New aspect for full-rank weights, ICLR 2024.
- Yuka Hashimoto, Masahiro Ikeda, and Hachem Kadri, Deep learning with kernels through RKHM and the Perron-Frobenius operator, NeurIPS 2023.
- Sho Sonoda, Yuka Hashimoto, Isao Ishikawa, and Masahiro Ikeda, Deep Ridgelet transform: Voice with Koopman operator proves universality of formal deep networks, NeurIPS 2023 Workshop on Symmetry and Geometry in Neural Representations.
- Yuka Hashimoto, Masahiro Ikeda, and Hachem Kadri, Learning in RKHM: a C*-algebraic twist for kernel machines, AISTATS 2023.
- Yuka Hashimoto, Zhao Wang, and Tomoko Matsui, C*-algebra net: a new approach generalizing neural network parameters to C*-algebra, ICML 2022. [code]
- Isao Ishikawa, Keisuke Fujii, Masahiro Ikeda, Yuka Hashimoto, and Yoshinobu Kawahara, Metric on nonlinear dynamical systems with Koopman operators, NeurIPS 2018.