2026/08/30 更新

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シミズ ノブタカ
清水 伸高
shimizu nobutaka
所属
工学院 助教
職名
助教

論文

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講演・口頭発表等

  • Hardness Amplification Beyond Boolean Functions

    夏のLAシンポジウム  2026年7月 

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  • マトロイドのエクスパンダー性 招待

    北海道大学マトロイドセミナー  2025年3月 

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  • 埋め込みクリーク予想とその等価性 招待

    清水 伸高

    情報・計算・暗号の融合による新しい数理基盤の創出  2024年9月 

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  • Planted Clique Conjectures Are Equivalent 招待

    Nobutaka Shimizu

    Complexity Network  2024年6月 

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  • Hardness Amplification for Planted Clique Problem 招待

    Nobutaka Shimizu

    Conceptual Challenges in AI: from ML to Average-Case Computation and Cryptography  2024年5月 

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  • マルチンゲール集中不等式に基づく合意モデルの解析

    清水 伸高

    LAシンポジウム  2024年2月 

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  • エクスパンダー性と符号の局所検査性

    清水 伸高

    夏のLAシンポジウム  2023年7月 

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  • 左右ケイリー複体に基づく局所検査符号 招待

    清水 伸高

    第19回組合せ論若手研究集会  2023年2月 

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    開催年月日: 2023年2月

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  • エクスパンダーグラフと脱乱択化 招待

    清水 伸高

    エクスパンダーグラフの新しい構成手法の確立とその応用  2022年8月 

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    開催年月日: 2022年8月

    記述言語:日本語   会議種別:口頭発表(招待・特別)  

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  • 確率的ブロックモデル上の合意モデルの相転移

    清水 伸高, 白髪 丈晴

    最適化とその応用: 未来を担う若手研究者の集い 2019  2022年6月 

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    開催年月日: 2022年6月

    記述言語:日本語  

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  • 困難性の自己増幅

    清水 伸高

    冬のLAシンポジウム  2022年1月 

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  • エキスパンダーグラフ上の合意モデル 招待

    清水 伸高

    最適化とその応用 (OPTA) 第12回研究部会  2020年8月 

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    開催年月日: 2020年8月

    記述言語:日本語  

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  • SETHの下での完全二部グラフ数え上げの平均計算量

    清水 伸高, 平原 秀一

    2019年度 冬のLAシンポジウム  2020年2月 

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    開催年月日: 2020年2月

    記述言語:日本語  

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  • 密なランダム正則グラフの直径

    清水 伸高

    情報科学技術フォーラム(FIT)  2019年9月 

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    記述言語:日本語  

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  • 密なエルデシュ=レニィグラフの平均距離の集中性

    清水 伸高

    2019年5月 

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    記述言語:英語  

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  • 密なランダム正則グラフ 招待

    清水 伸高

    コンピュテーション研究会  2019年3月 

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    記述言語:日本語  

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受賞

  • LA/EATCS-Japan 発表論文賞

    2024年2月   LA/EATCS Japan Chapter   マルチンゲール集中不等式に基づく合意モデルの解析

    清水 伸高

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  • LA/EATCS-Japan 発表論文賞

    2023年1月   LA/EATCS Japan Chapter   困難性の自己増幅

    清水 伸高

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共同研究・競争的資金等の研究課題

  • メタ計算量に基づく平均時NP完全性理論の開拓

    研究課題/領域番号:24K21317  2024年6月 - 2030年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  挑戦的研究(開拓)

    平原 秀一, 清水 伸高, 七島 幹人

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    担当区分:研究分担者 

    配分額:26000000円 ( 直接経費:20000000円 、 間接経費:6000000円 )

    本年度は、平均時計算量における中心的な問題である埋め込みクリーク問題の解析を行い、論文が理論計算機科学のトップ会議であるSTOC 2024に採択された。埋め込みクリーク問題には判定版と探索版があり、それらの関係についてはよくわかっていなかった。本研究では、それらが実は同等に難しいということを証明することに成功した。さらに、判定版の最適な識別確率を完全に決定することに成功した。より具体的には、一様ランダムなグラフと、そのグラフにサイズkのクリークを埋め込んだようなグラフを効率的に識別する問題を考えよう。この判定問題は、単純に辺の本数を数えることによってk^2/nの確率で識別できる。そして(埋め込みクリーク予想のもとで)これが最適であることを証明した。すなわち、k^2/nの識別確率よりも少しよい効率的なアルゴリズムを構築することができれば、探索問題版の埋め込みクリーク問題、すなわち、サイズkのクリークを効率的に発見することができる、ということを示した。
    また、メタ計算量を用いることによって、ゼロ知識証明系に関する平均時・最悪時計算量に関する長年の未解決問題を解決し、STOC 2024に採択された。Goldreich-Micali-Wigderson (1991)は一方向性関数が存在するならば、任意のNPの問題に対してゼロ知識証明を構築したが、一方向性関数が必要かどうかは未解決であった。Ostrovsky & Wigderson (1993)は平均時計算困難な問題に対するゼロ知識証明の存在には一方向性関数が必要であることを示したが、最悪時計算問題に関しては未解決である。本研究では、一方向性関数が存在することと、「NPに対してゼロ知識証明が存在し、かつ最悪時に計算が難しい」ことが同値であること証明し、ゼロ知識証明の最悪時計算量に基づく初めての一方向性関数の特徴づけを与えた。

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  • 符号構成問題の計算量

    研究課題/領域番号:23K18460  2023年6月 - 2026年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  挑戦的研究(萌芽)

    安永 憲司, 清水 伸高

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    担当区分:研究分担者 

    配分額:6500000円 ( 直接経費:5000000円 、 間接経費:1500000円 )

    良い誤り訂正符号を構成するという問題自体の計算量に着目する課題であり,構成の可能性と不可能性の両面から取り組み,計算の複雑さの解明を目指す.本年は近似局所的リスト復号可能符号に注目した.この符号は,XOR補題や直積補題などで実現される困難性増幅における技術的要素であり,XOR 補題においては,元の関数の真理値表が符号のメッセージに,元の関数の直積関数の真理値表が符号語に対応する.この符号の近似局所的リスト復号アルゴリズムを,通信路において誤りと消失が同時に起きる場合に与えることができた.特に,標本器を活用することで先行研究と比べ簡素な復号アルゴリズムならびにその証明を与えた.さらに,復号アルゴリズムの質問計算量の下界を導出し,提案アルゴリズムが質問計算量の観点で最適であることを示した.
    計算量制限通信路に対する誤り訂正符号の構成として,公開鍵方式の擬似ランダム符号としてほぼ最適なリスト復号性能を持つ定数レート符号が存在すれば,それをもとに同程度のリスト復号性能を持つ最適レートの公開鍵擬似ランダム符号を構成可能であることを示した.

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  • エクスパンダーに基づく計算量下界の枠組み

    研究課題/領域番号:23K16837  2023年4月 - 2028年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  若手研究

    清水 伸高

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    担当区分:研究代表者 

    配分額:4550000円 ( 直接経費:3500000円 、 間接経費:1050000円 )

    本研究はエクスパンダー性と呼ばれる概念を応用して計算量に関する新たな結果を得ることを目標とするものであり, 2024年度の活動により以下の成果を得た.
    一つ目は, 帰着のエクスパンダー性という前年度得られた成果に基づいて埋め込みクリーク問題と呼ばれる問題に対する困難性増幅という新たな問題設定を与え, その帰結として探索から判定への帰着を与えた. この問題設定は単純かつ自然な問題設定でありながらも重要であり「これまで研究されてこなかったことが不思議である」という査読コメントを受けるほどのものであった. また, 新たに得られた探索から判定への帰着により, 埋め込みクリーク問題にまつわる様々な困難性の仮説が同値であることを示すことに成功した. この結果はSymposium on Theory of Computing (STOC2024)に採択された. また, 本成果に基づいて私は国内外の様々なワークショップにて招待講演を行った.
    二つ目の成果は, エクスパンダーグラフに基づいて構成された誤り訂正符号に基づいて行列積アルゴリズムに誤り訂正能力を付与するという結果である. 行列積は機械学習の分野でもしばし計算時間のボトルネックとなる線形代数の最も基本的な演算であり, 理論的な計算時間の改善のみならず, 光デバイスなど物理的な系に基づく計算など, 様々な計算方法が編み出されている. しかし物理的な系に基づく計算はその途中で演算に誤差が生じうるため, それを誤り訂正符号を用いて訂正する手法を開発した. この成果もまたSymposium on Theory of Computing (STOC2025)およびInternational Colloquium on Automata, Languages, and Programming (ICALP2025)に採択および発表の予定がある.

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  • 合意モデルに基づく分散コミュニティ検出アルゴリズムの開発と理論的解析

    研究課題/領域番号:21K21282  2021年8月 - 2023年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  研究活動スタート支援

    清水 伸高

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    担当区分:研究代表者 

    配分額:2340000円 ( 直接経費:1800000円 、 間接経費:540000円 )

    実世界のネットワークにはコミュニティと呼ばれる密に結合したグループが複数存在することがある. ネットワークが与えられた時にどのノードがどのコミュニティに属するかを判別するタスクをコミュニティ検出と呼び, 様々な応用が考えられる. 例えばSNSなどのネットワークでは同一の嗜好や趣味などを持つ人物が集まりコミュニティを形成するが, そのコミュニティを判別し適切な広告を表示することでより大きな効果を得られる.
    コミュニティ検出はカットに基づく近似的な手法やグラフラプラシアンの固有ベクトルに基づく手法など様々なアルゴリズムが知られている. しかしこれらの多くは単一の計算機上で動かすことを前提に設計されたアルゴリズムであり, 近年発達している並列計算機などのHPC(High Performance Computing)技術を活かす分散コミュニティ検出アルゴリズムはあまり知られていない.
    本研究では合意モデルと呼ばれる並列計算機上で容易に実装できる確率的プロトコルをコミュニティ検出に応用した際のパフォーマンスを理論的に評価する. これらのプロトコルは既存の分散コミュニティ検出アルゴリズムと比べて非常に単純でありノード間の通信量も少ない. そのためランダムウォークなどグラフ上の確率過程の解析手法を用いて理論的に解析できる.
    特にk-Majorityと呼ばれるプロトコルを力学系の観点から解析し, その理論的な性質と実験を行い, 2021年度冬のLAシンポジウムにて発表を行った.

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  • クラスPにおけるパラメタ化計算量階層

    研究課題/領域番号:19J12876  2019年4月 - 2021年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  特別研究員奨励費 (DC2)

    清水 伸高

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    担当区分:研究分担者 

    配分額:900000円 ( 直接経費:900000円 )

    グラフ上のランダムネスに関する三つの業績を得た.
    一つ目の成果はランダムグラフの計算量に関するものである. 固定サイズの完全二部グラフの部分グラフ数え上げ問題に対し, 入力がランダム二部グラフによって生成される時の精緻なパラメタ化平均計算量の下界を強指数時間仮説(SETH)の下で与えた. 本成果は理論計算機科学のトップ会議Symposium on Discrete Algorithms (SODA)に採択された.
    二つ目の成果はグラフ上の合意モデルに関するものである. 合意モデル研究の文脈では特定のモデルを対象としてその性質を議論する論文がほとんどであるが, 本研究ではこれまで研究されてきた多くの合意モデルを含む一般的な合意モデルのクラスを提案し, そのクラスに属する任意の合意モデルがエキスパンダーグラフ上で高速に(対数ラウンドで)合意に至ることを証明した. 本成果は2020年にInternational Colloquium on Automata, Languages and Programming (ICALP) に採択された.
    最後の成果は動的グラフ上のランダムウォークに関するものである. ランダムウォークはその単純さからネットワーク解析などで広く用いられるが, 実世界に現れるネットワークはその構造が時間とともに変動する. 動的グラフ上のランダムウォークの振る舞いに関する既存研究は幾つか知られているが, それらのほとんどは考えるグラフの頂点数が変動しないという設定を考えていた. 本研究では頂点数が時間とともに増えていくグラフ上のランダムウォークを議論する枠組みを提案し, その性質を明らかにした. 本成果はSymposium on Discrete Algorithms (SODA)に採択された.

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  • 最小記述量の計算困難さの解析

    研究課題/領域番号:18H04090  2018年4月 - 2022年3月

    日本学術振興会  科学研究費助成事業  基盤研究(A)

    渡辺 治, 伊東 利哉, 天野 一幸, 玉置 卓, 森 立平, 平原 秀一, 清水 伸高

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    担当区分:研究分担者 

    配分額:38480000円 ( 直接経費:29600000円 、 間接経費:8880000円 )

    これまでの研究の中から最小記述量計算問題の計算困難さに関連する様々な結果が出始めてきたが,本年度は,それをさらに進めて,最小記述量計算問題をコルモゴロフ記述量ならびに機械学習可能性(正確にはPAC学習複雑度)と関連付け,それにより,NP問題全般(あるいはもう少し広い多項式時間階層,クラスPH)の平均時複雑度へ関連付ける研究を進めた。その中で得られた結果のうちで主要なものを以下に述べる。
    1.多項式時間階層クラスPHの平均時計算複雑度を小記述長問題の最悪時計算複雑度により特徴づけることに成功した。その結果として,PHに対する困難性増幅定理を得た。たとえば,PHの代表的な問題に対して,その1%の入力が効率的に解けることとPHのすべての問題に対して,その99%の入力が効率的に解けることが同値であることがわかった。
    2.PHの最悪時計算複雑度を平均時計算複雑度に結び付ける重要な手法の一つに,PHの最悪時計算困難性をもとに計算論的暗号素(computationally secure cryptographic primitive)を作り出す手法が考えられる。しかし,そのような手法は,通常の計算論的解析(より正確には,black-box的な並列乱択還元を用いた解析)では不可能であることを示した。その証明においては,PHの構造的困難さ(より正確には密でない集合への還元可能性)について,既存の特徴づけを大幅に改良する特徴づけを与える技法を開発した。
    3.従来の学習の枠組みならびに暗号の枠組みを拡張することにより,(その枠組みの上での)PAC学習困難性と計算論的暗号素の構成可能性間の同値性を示すことができた。なお,これは本研究課題でRAとして雇用している博士課程学生の独自研究である。
    4.3SAT問題に対して,指数関数時間ではあるが(その時点での)世界最速の乱択アルゴリズムを得た。

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担当経験のある科目(授業)

  • 数理解析特別講義Ⅰ「PCP定理の証明と応用」(集中講義)

    2025年6月 機関名:京都大学数理解析研究所

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  • 数学特別講義E「高次元エクスパンダーとその応用」(集中講義)

    2024年5月 機関名:東北大学理学部数学科

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  • プログラミング応用

    2021年 - 現在 機関名:東京科学大学 工学院 経営工学科

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学術貢献活動

  • The 13th Hungarian-Japanese Symposium on Discrete Mathematics and Its Applications

    役割:企画立案・運営等

    Akiyoshi Shioura  2025年5月

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    種別:大会・シンポジウム等 

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  • LAシンポジウム事務局(2022年度)

    役割:企画立案・運営等

    安永 憲司  2022年4月 - 2023年3月

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    種別:大会・シンポジウム等 

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