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名古屋大学 信息学部 自然信息学科的研究室

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数理情报基础论讲座 吉信 康夫

吉信 康夫 教授

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从公理出发探究无限大小的集合论研究室。

数理情报基础论讲座的吉信康夫教授，专门研究数学基础论，尤其是公理化集合论。 集合论以无限的大小（基数）存在多种不同类型为出发点，致力于阐明其组合性质。 吉信康夫教授关注的是：利用大基数公理，以相容性强度这一尺度，对集合论中无限组合论的命题进行分类。 吉信教授的页面中提到，要专攻这一领域，需要充分熟悉数学中逻辑性、抽象性的思维方式。

#公理化集合论 #大基数公理 #数学基础

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数理信息基础论讲座 小野 廣隆

小野 廣隆 教授

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在理论计算机科学周边研究组合优化的研究室。

小野廣隆研究室在理论计算机科学与运筹学周边，以组合优化为关键开展研究。 该研究室位于名古屋大学信息学研究生院的数理信息学专业，隶属于数理信息基础论讲座。 在本科阶段，相当于信息学部自然信息学科的数理信息方向。 教师的研究领域列有算法理论、计算复杂度、近似算法、参数化算法。 该研究室2010年至2016年度在九州大学研究生院经济学研究院活动，2017年度起在名古屋大学信息学研究生院活动。

#组合优化 #理论计算机科学 #运筹学

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数理信息基础论讲座 佐藤 潤也研究室

佐藤 潤也 副教授

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从分圆域与Bernoulli数出发探索数论的研究室。

数理信息基础论讲座的佐藤潤也副教授研究代数数论。 研究题目为“分圆域理论与Bernoulli数的研究”。据介绍，对于数论中的重要概念类数，在分圆域中，作为其背后理论而广为人知的是岩泽理论。 作为研究Bernoulli数的方法之一，介绍了名为q-analogue的方法。 该研究室还关注将组合数学的方法应用于数论，对密码理论也有兴趣。

#代数数论 #分圆域 #伯努利数

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数理情报模型论讲座 柳浦 睦憲研究室

柳浦 睦憲 教授

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专注于组合优化与元启发式算法研究的研究室。

柳浦研究室隶属于名古屋大学信息学研究生院数理信息学专业，研究组合优化和元策略（元启发式算法）等。 在本科阶段，该研究室负责信息学部自然信息学科的数理信息系。 该研究室与小野研究室共同组成最优化算法小组，开展研讨会等活动。 在介绍研究成果的视频中，以矩形装箱问题和带时间窗的车辆路径问题为例进行了介绍。

#组合优化 #元启发式算法 #优化算法

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数理信息模型论讲座 西村 治道研究室

西村 治道 教授

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该研究室从计算复杂性理论的角度研究量子计算。

该研究室从计算复杂性理论的角度，研究以量子力学为计算原理的量子计算。 该研究室以量子计算复杂性理论为主要研究对象，同时也研究其周边领域量子信息和计算复杂性理论。 研究室的网站介绍了2012年至2015年前后在量子NP、量子交互式证明、量子算法方面取得的成果。

#量子计算复杂性理论 #量子信息 #计算复杂性理论

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数理信息模型论讲座 Francesco Buscemi研究室

ブシェーミ フランチェスコ 教授

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从理论角度探索量子信息与量子热力学的研究室。

Francesco Buscemi教授的主页列出的研究课题有量子信息理论、量子热力学和量子统计力学。 此外，量子测量理论、量子统计和量子基础也被列为研究课题。 教授以“量子数理信息学小组”的名义，被介绍为隶属于名古屋大学信息学研究生院。

#量子信息理论 #量子热力学 #量子测量理论

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数理信息模型论研究室 大舘 陽太

大舘 陽太 副教授

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研究图算法与算法图论的研究室

大舘 陽太 副教授在数理信息模型论讲座中研究图算法与算法图论。 该讲座位于名古屋大学信息学研究生院 数理信息学专业。 其研究领域中还包括固定参数可解性和指数时间精确算法。 网站上刊登了论文被录用和获得论文奖的信息。

#图算法 #固定参数可解性 #指数时间精确算法

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多自由度系统信息论讲座 谷村 省吾

谷村 省吾 教授

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该研究室也运用几何学的视角，探究量子论的基础。

谷村省吾教授在多自由度系统信息论讲座研究量子基础论，旨在阐明量子论赖以成立的基础。 该讲座以贝尔不等式、不确定性关系、量子测量理论等为题材，思考量子论与经典力学、热力学之间的关系，并致力于辨明量子论的界限。 该讲座对量子系统和经典系统两者都研究动力系统理论，目标是运用几何学的视角和方法论来解决理论物理问题。 对于希望加入该讲座的学生，至少希望其理解线性代数和微积分，并认为若已理解量子力学，则更容易推进研究。

#量子基础 #动力系统理论 #几何方法

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時田研究室（Tokita Laboratory）

時田 恵一郎 教授

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该研究室运用数理与计算方法，揭示由大量要素产生的复杂现象。

時田研究室研究“复杂系统”，即大量要素相互影响、使整体表现出复杂行为的系统，运用数学和物理的方法加以理解，并研究其控制方法。 研究对象包括生态系统、细胞内的代谢系统、免疫系统、生物大分子、神经网络与深度学习、组合优化问题、信息系统、经济系统、社会系统等。 研究使用非线性力学、统计物理学、计算物理学等方法。 该研究室认为，许多看似互不相关的问题，从“大量简单的个体聚集并相互复杂影响时所出现的现象”这一点来看，在数学上彼此相近。

#复杂系统科学 #非线性力学 #统计物理学

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多自由度系统信息论讲座 中村 泰之

中村 泰之 教授

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从学习数据中探寻理解的过程。

中村泰之研究室致力于分析数学公式自动评分系统STACK的学习数据等与学习行为相关的数据，以理解学习者的理解过程为目标开展研究。 解题时的笔记数据和视线数据也是该研究室的分析对象。 研究室隶属于教养教育院，并与信息学研究生院 复杂系统科学专业 多自由度系统信息论讲座的研究室合作，开展教育与研究。 该研究室希望成为教师与学生之间有如家人般一体感的研究室。

#STACK #学习数据分析 #视线数据

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