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鈴木 航介  Suzuki Kosuke

ORCIDORCID連携する *注記
研究者番号 20868674
所属 (現在) 2025年度: 山形大学, 理学部, 准教授
所属 (過去の研究課題情報に基づく) *注記 2024年度: 山形大学, 理学部, 准教授
2020年度 – 2022年度: 広島大学, 先進理工系科学研究科(理), 助教
審査区分/研究分野
研究代表者
小区分12040:応用数学および統計数学関連 / 小区分12010:基礎解析学関連
キーワード
研究代表者
数値積分 / 準モンテカルロ法 / Koksma-Hlawka型不等式 / 優良格子点法 / デジタルネット / スクランブル / ソボル列 / 乱択化準モンテカルロ法
  • 研究課題

    (2件)
  • 研究成果

    (4件)
  • 共同研究者

    (1人)
  •  ロバスト高次元数値積分法の万能性の研究研究代表者

    • 研究代表者
      鈴木 航介
    • 研究期間 (年度)
      2024 – 2028
    • 研究種目
      基盤研究(C)
    • 審査区分
      小区分12040:応用数学および統計数学関連
    • 研究機関
      山形大学
  •  Koksma-Hlawka型不等式を礎とする準モンテカルロ法の研究研究代表者

    • 研究代表者
      鈴木 航介
    • 研究期間 (年度)
      2020 – 2022
    • 研究種目
      若手研究
    • 審査区分
      小区分12010:基礎解析学関連
    • 研究機関
      広島大学

すべて 2022 2020

すべて 雑誌論文 学会発表

  • [雑誌論文] Component-by-component construction of randomized rank-1 lattice rules achieving almost the optimal randomized error rate2022

    • 著者名/発表者名
      Josef Dick, Takashi Goda, Kosuke Suzuki
    • 雑誌名

      Mathematics of Computation

      巻: 91 ページ: 2771-2801

    • DOI

      10.1090/mcom/3769

    • 査読あり / 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K03744, KAKENHI-PROJECT-20K14326
  • [雑誌論文] 準モンテカルロ法の最前線2020

    • 著者名/発表者名
      鈴木 航介、合田 隆
    • 雑誌名

      日本応用数理学会論文誌

      巻: 30 号: 4 ページ: 320-374

    • DOI

      10.11540/jsiamt.30.4_320

    • NAID

      130007961535

    • ISSN
      2424-0982
    • 言語
      日本語
    • 査読あり / オープンアクセス
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K14326
  • [学会発表] Component-by-component construction of randomized rank-1 lattice rules achieving almost the optimal randomized error rate2022

    • 著者名/発表者名
      Kosuke Suzuki
    • 学会等名
      15th International Conference on Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing
    • 国際共著/国際学会である
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K14326
  • [学会発表] Mathematical aspects of quasi-Monte Carlo integration2020

    • 著者名/発表者名
      鈴木航介
    • 学会等名
      理化学研究所 数理創造プログラム数学セミナー
    • データソース
      KAKENHI-PROJECT-20K14326
  • 1.  合田 隆
    共同の研究課題数: 0件
    共同の研究成果数: 1件

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