平成 21 年度第 3 回 若手によるＯＲ横断研究(KSMAP)

日  時：6 月 20 日(土) 15：00〜17：00
場  所：京都大学工学部 8 号館 3 階共同 5 講義室

テーマと講師：

(1)「CVaR 最小化に基づくサポートベクターマシン」
武田 朗子 (慶応義塾大学)

[概要]:
サポートベクターマシーン (SVM) は統計的パターン認識手法であり，
C-SVM や ν-SVM といったモデルがよく知られている．
本発表では，ν-SVM，そしてその拡張モデルである Eν-SVM が，
"金融業界でよく知られたリスク尺度 CVaR を最小化するモデル" で
あるという新しい解釈をすることが可能であることが紹介された．

(2)「多項式最適化問題に対する半正定値計画緩和と錐の面的縮小法について」
脇 隼人*，村松 正和 (電気通信大学)

[概要]:
本講演では，二乗和多項式を求める半正定値計画問題に対して，
錐の面的縮小法を適用することで，二乗和表現に不必要な単項式を
全て除くことができることが紹介された．
また，ある多項式最適化問題から得られる悪条件な
半正定値計画問題を紹介し，錐の面的縮小法が有効に働くことが示された．