藤澤研究室│九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 藤澤研究室│九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所
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藤澤 克樹　教授

Katsuki Fujisawa

藤澤　克樹 (Katsuki Fujisawa)　教授

九州大学　マス・フォア・インダストリ研究所
〒819-0395 福岡市西区元岡744番地

Email: Katsuki Fujisawa

    略歴

      1993年3月早稲田大学 理工学部工業経営学科 卒業：学士(工学)
      1995年3月早稲田大学大学院 理工学研究科 機械工学専攻 工業経営専門分野 修士課程修了：修士(工学)
      1998年3月東京工業大学大学院 情報理工学研究科 数理・計算科学専攻 博士課程修了 : 博士(理学)
      1998年4月京都大学大学院 工学研究科建築学専攻 助手
      2002年10月東京電機大学 理工学部数理科学科 助教授
      2007年4月中央大学 理工学部経営システム工学科 准教授
      2011年10月JST CREST 研究代表者(2017年3月まで) ポストペタスケーシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤
      2012年4月中央大学 理工学部経営システム工学科 教授
      2014年4月九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授 (数学理論先進ソフトウェア開発室)
      2018年6月産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ ラボ長
      2019年4月九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授 (数理計算インテリジェント社会実装推進部門 部門長)
      産業技術総合研究所 人工知能研究センター クロスアポイントメントフェロー
      産総研・東工大 実社会ビッグデータ活用 オープンイノベーションラボラトリ 副ラボ長
      2021年4月産業技術総合研究所 デジタルアーキテクチャ研究センター クロスアポイントメントフェロー
      現在の所属九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 教授 (数理計算インテリジェント社会実装推進部門 部門長)

    表彰

      国内

    • 2022年 令和4年度 九州大学 共同研究等活動表彰
    • 2021年 令和3年度 九州大学 共同研究等活動表彰
    • 2021年 産総研理事長賞(特別貢献)「誰もが利用できるオープンイノベーションプラットフォームABCIの運用」
    • 2019年 令和元年度 九州大学 共同研究等活動表彰
    • 2017年 平成29年度 文部科学大臣表彰 科学技術賞(研究部門)
      グラフ解析及び最適化ソフトウェアの開発と応用に関する研究
    • 2016年 日本オペレーションズ・リサーチ学会 フェロー
    • 2013年 日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究賞
    • 2013年 NVIDIA GTC Japan 2013 最優秀ポスター発表賞
    • 2006年 日本オペレーションズ・リサーチ学会 文献賞奨励賞
    • 2003年 船井情報科学振興財団 船井情報科学振興賞
    • 1993年 日本オペレーションズ・リサーチ学会　学生論文賞

      • 海外

    • 2023年 第26回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC23, ハンブルク/ドイツ)
    • 2022年 第25回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC22, ハイブリッド開催 オンライン・ダラス/アメリカ)
    • 2022年 第24回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC22, ハイブリッド開催 オンライン・ハンブルク/ドイツ)
    • 2021年 第23回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC21, ハイブリッド開催 オンライン・セントルイス/アメリカ)
    • 2021年 第22回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC21, フランクフルト/ドイツ)
    • 2020年 第21回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC20, オンライン開催)
    • 2020年 第20回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC20, フランクフルト/ドイツ)
    • 2019年 第18回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC19, フランクフルト/ドイツ)
    • 2018年 第17回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC18, ダラス/アメリカ)
    • 2018年 第16回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC18, フランクフルト/ドイツ)
    • 2017年 第15回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC17, デンバー/アメリカ)
    • 2017年 第14回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC17, フランクフルト/ドイツ)
    • 2016年 第13回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC16, ソルトレイクシティ/アメリカ)
    • 2016年 第7回 Green Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC16, フランクフルト/ドイツ)
    • 2016年 第12回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC16, フランクフルト/ドイツ)
    • 2015年 第6回 Green Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC15, オースティン/アメリカ)
    • 2015年 第11回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC15, オースティン/アメリカ)
    • 2015年 第5回 Green Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC15, フランクフルト/ドイツ)
    • 2015年 第10回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC15, フランクフルト/ドイツ)
    • 2014年 第4回 Green Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC14, ニューオーリンズ/アメリカ)
    • 2014年 第9回 Graph500 ベンチマーク 世界2位 (SC14, ニューオーリンズ/アメリカ)
    • 2014年 第3回 Green Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC14, ライプツィヒ/ドイツ)
    • 2014年 第8回 Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC14, ライプツィヒ/ドイツ)
    • 2013年 第2回 Green Graph500 ベンチマーク 世界1位 (SC13, デンバー/アメリカ)
    • 2013年 第1回 Green Graph500 ベンチマーク 世界1位 (ISC13, ライプツィヒ/ドイツ)
    • 2012年 第5回 Graph500 ベンチマーク 世界4位入賞 (SC12, ソルトレイクシティ/アメリカ)
    • 2012年 第4回 Graph500 ベンチマーク 世界3位入賞 (ISC12, ハンブルグ/ドイツ)
    • 2011年 第3回 Graph500 ベンチマーク 世界3位入賞 (SC11, シアトル/アメリカ)


    発表論文

      (1) 学術論文誌論文(査読付き)

    • Nariaki Tateiwa, Yuji Shinano, Masaya Yasuda, Shizuo Kaji, Keiichiro Yamamura, Katsuki Fujisawa, Development and analysis of massive parallelization of a lattice basis reduction algorithm, to appear in Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics, Published: 03 April 2023, https://doi.org/10.1007/s13160-023-00580-z
    • Satoshi Nakamura, Nariaki Tateiwa, Masaya Yasuda and Katsuki Fujisawa, Solving the search-LWE problem over projected lattices Discrete Applied Mathematics, Discrete Applied Mathematics, Volume 318, Pages 69-81, 2022, https://doi.org/10.1016/j.dam.2022.04.018
    • Akira Tanaka, Nariaki Tateiwa, Nozomi Hata, Akihiro Yoshida, Takashi Wakamatsu, Shota Osafune, Katsuki Fujisawa, Offline map matching using time-expanded graph for low-frequency data, Transportation Research Part C: Emerging Technologies, Elsevier, Volume 130, 103265, September 2021.
    • Akihiro Yoshida, Tatsuru Higurashi, Masaki Maruishi, Nariaki Tateiwa, Nozomi Hata, Akira Tanaka, Takashi Wakamatsu, Kenichi Nagamatsu, Akira Tajima, Katsuki Fujisawa, New Performance Index “Attractiveness Factor” for Evaluating Websites via Obtaining Transition of Users’ Interests, Data Science and Engineering, Springer, Volume 5, Issue 1, pp. 48-64, March 2020, https://doi.org/10.1007/s41019-019-00112-1
    • Katsuki Fujisawa, Toyotaro Suzumura, Hitoshi Sato, Koji Ueno, Satoshi Imamura, Ryo Mizote, Akira Tanaka, Nozomi Hata, Toshio Endo, Advanced Computing and Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post-peta-scale Supercomputers, Advanced Software Technologies for Post-Peta Scale Computing, Springer,pp 207-226, 2019, DOI:https://doi.org/10.1007/978-981-13-1924-211
    • Satoshi Imamura, Yuichiro Yasui, Koji Inoue, Takatsugu Ono, Hiroshi Sasaki, and Kat- suki Fujisawa, Evaluating Energy-Efficiency of DRAM Channel Interleaving Schemes for Multithreaded Programs, IEICE TRANSACTIONS on Information and Systems, 2018/06/08, DOI: 10.1587/transinf.2017EDP7296
    • Akifumi Kira, Hidenao Iwane, Anai Hirokazu, Yutaka Kimura, Katsuki Fujisawa, An indirect search algorithm for disaster restoration with precedence and synchronization constraints, Pacific Journal of Mathematics for Industry, Springer, 9:7, 2017.
    • Koji Ueno, Toyotaro Suzumura, Naoya Maruyama, Katsuki Fujisawa, Satoshi Mat- suoka, Efficient Breadth-First Search on Massively Parallel and Distributed Memory Machines, Data Science and Engineering, Springer, March 2017, Volume 2, Issue 1, pp 22-35, DOI: 10.1007/s41019-016-0024-y
    • Katsuki Fujisawa, Toshio Endo, and Yuichiro Yasui, Advanced Computing & Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, Gert-Martin Greuel, Thorsten Koch, Peter Paule, and Andrew Sommese (eds.), Proceedings of Mathematical Software, ICMS 2016, 5th International Conference Berlin, Germany, July 11-14, 2016, Lecture Notes in Computer Science 9725, Springer, pp. 265-274, 2016, DOI 10.1007/978-3-319-42432-3 33
    • 小林 和博, 成澤 龍人, 安井雄一郎, 藤澤克樹, 辞書式最速流による避難計画作成モデル の実験的解析, 日本オペレーションズ・リサーチ学会論文誌, Vol.59, pp. 86-105, 2016
    • Katsuki Fujisawa, Toyotaro Suzumura, Hitoshi Sato, Koji Ueno, Yuichiro Yasui, Keita Iwabuchi, and Toshio Endo, Advanced Computing & Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, Fujisawa, Katsuki, Shinano, Yuji, and Waki, Hayato (eds.), Proceedings of the Optimization in the Real World –Toward Solving Real-World Optimization Problems–, Series of Mathematics for Industry, Springer, pp. 1-13, 2015. DOI: 10.1007/978-4-431-55420-2 1
    • M. Nakata, M. Fukuda and K. Fujisawa, Variational Approach to Electronic Structure Calculations on Second-Order Reduced Density Matrices and the N-Representability Problem, H. Siedentop (eds.), Complex Quantum Systems - Analysis of Large Coulomb Systems, Institute of Mathematical Sciences, National University of Singapore, pp. 163-194, 2013.
    • J. Gotoh and K. Fujisawa, Convex optimization approaches to maximally predictable portfolio selection, Optimization: A Journal of Mathematical Programming and Oper- ations Research, 2012. DOI:10.1080/02331934.2012.741237
    • J. S. M. Anderson, M. Nakata, R. Igarashi, K. Fujisawa and M. Yamashita, The second- order reduced density matrix method and the two-dimensional Hubbard model, Com- putational and Theoretical Chemistry, 1003, pp 22-27, 2013.
    • M. Yamashita, K. Fujisawa, M. Fukuda, K. Nakata and M. Nakata, Parallel solver for semidefinite programming problem having sparse Schur complement matrix, the ACM Transactions on Mathematical Software, Volume 39, Number 12, 2012.
    • Y. Yasui, K. Fujisawa, K. Goto N. Kamiyama M. Takamatsu, NETAL: HIGH- PERFORMANCE IMPLEMENTATION OF NETWORK ANALYSIS LIBRARY CONSIDERING COMPUTER MEMORY HIERARCHY, Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol. 54, No. 4, pp. 259-280, 2011.
    • M. Yamashita, K. Fujisawa, M. Fukuda, K. Kobayashi, K. Nakata, and M. Nakata, Latest Developments in the SDPA Family for Solving Large-Scale SDPs, M.F. Anjos and J.B. Lasserre (eds.), Handbook on Semidefinite, Conic and Polynomial Optimiza- tion, International Series in Operations Research & Management Science, Chapter 24, 2011.
    • 安井雄一郎, 藤澤克樹, 笹島啓史, 後藤和茂, 大規模最短路問題に対するダイクストラ法 の高速化, 日本オペレーションズ・リサーチ学会論文誌, Vol.54, pp. 52-58, 2011
    • M. Nakata, B. J. Braams, K. Fujisawa, M. Fukuda, J. K. Percus, M. Yamashita and Z. Zhao, Variational calculation of second-order reduced density matrices by strong N-representability conditions and an accurate semidefinite programming solver, The Journal of Chemical Physics, 128, 164113, 2008.
    • X. Bai, H. Wei, K. Fujisawa and Y. Wang, Semidefinite programming for optimal power flow problems, The International Journal of Electrical Power & Energy Systems, 30, pp 383-392, 2008.
    • 中田和秀, 藤澤克樹, Mituhiro Fukuda, 山下真, 中田真秀, 小林和博, 最適化ソフトウェ ア SDPA, 応用数理, Vol.18, No.1, pp2-14, 2008.
    • K. Fujisawa, K. Nakata, M. Yamashita and M. Fukuda, SDPA Project : Solving Large- scale Semidefinite Programs, Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol.50, No.4, pp278-298, 2007.
    • M. Yamashita, K. Fujisawa and K. Nakata, Parallel Solver for Semidefinite Program- ming, International Journal of LOGISTICS and SCM Systems, Vol.2, No.1, 2007.
    • T. Gunji, S. Kim, K. Fujisawa and M. Kojima, PHoMpara - Parallel Implementation of the Polyhedral Homotopy Continuation Method for Polynomial Systems, Computing, Vol.77, pp387-411, 2006.
    • 古阪秀三, 金多 隆, 加藤直樹, 藤澤克樹, 水野隆介, 庁舎建築の企画・設計におけるコ ストプランニングシステムに関する研究, 日本建築学会技術報告集, 第 23 号, No.23, pp437–442, 2006.
    • M. Yamashita, K. Fujisawa, M. Fukuda, M. Kojima and K. Nakata, Parallel Primal- Dual Interior-Point Methods for SemiDefinite Programs, Parallel Combinatorial Opti- mization, John Wiley & Sons, pp211-238, 2006.
    • K. Nakata, M. Yamashita, K. Fujisawa and M. Kojima, A Parallel Primal-Dual Interior- Point Method for Semidefinite Programs Using Positive Definite Matrix Completion, Journal of Parallel Computing,Vol.32, pp24-43 2006.
    • K. Fujisawa, M. Fukuda and K. Nakata, Preprocessing sparse semidefinite programs via matrix completion, Optimization Methods and Software, Vol 21, No 1, pp17-39, 2006.
    • K. Fujisawa, M. Kojima, A. Takeda and M. Yamashita, Solving Large Scale Optimiza- tion Problems via Grid and Cluster Computing, Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol 47, No 4, pp265-274, 2004.
    • T. Gunji, S. Kim, M. Kojima, A. Takeda, K. Fujisawa and T. Mizutani, PHoM – a Polyhedral Homotopy Continuation Method, Computing, Vol 73, pp57-77, 2004.
    • M. Yamashita, K. Fujisawa and M. Kojima, M. Yamashita, K. Fujisawa and M. Ko- jima, SDPARA : SemiDefinite Programming Algorithm PARAllel Version, Journal of Parallel Computing, Vol 29/8, pp1053–1067, 2003
    • M. Yamashita, K. Fujisawa and M. Kojima, Implementation and Evaluation of SDPA 6.0 (SemiDefinite Programming Algorithm 6.0), Journal of Optimization Methods and Software, Vol 18(4), pp491–505, 2003.
    • 宮高泰匡, 加藤直樹, 藤澤克樹, ウェーブレット解析手法を用いた建築内部空間画像と 知覚イメージの相関関係の分析, 日本建築学会環境系論文集, No 568, pp133-140, 2003.
    • K. Nakata, K. Fujisawa, M. Fukuda, M. Kojima and K. Murota, Exploit sparsity in semidefinite programming via matrix completion II: Implementation and numerical results, Mathematical Programming, Ser.B, Vol 95, pp303–327, 2003.
    • 植田浩二，古阪秀三，藤澤克樹，室谷泰蔵，金多隆，繰り返し型建築工事におけるTOC を用いた工程計画に関する研究，日本建築学会計画系論文集 No. 557, pp281–288, 2002.
    • 和田祐考，古阪秀三，藤澤克樹，金多隆，建築プロジェクトにおける工事編成最適化- 工事編成支援システムの提案-，日本応用数理学会論文誌，第 12 巻，第 1 号，pp 9-28, 2002.
    • A. Takeda, M. Kojima and K. Fujisawa, Enumeration of all solutions of a combinatorial linear inequality system arising from the polyhedral homotopy continuation method, Journal of the Operations Research Society of Japan, Vol. 45, No. 1, pp64-82, 2002.
    • A. Takeda, K. Fujisawa, Y. Fukaya and M. Kojima, Parallel implementation of succes- sive convex relaxation methods for quadratic optimization problems, Journal of Global Optimization, Vol. 24, No. 2, pp237–260, 2002.
    • 則武譲二，古阪秀三，藤澤克樹，金多隆，建築工事編成最適化システムの提案，日本 建築学会計画系論文集 No. 550, pp 235-242, 2001.
    • 勝山典一，古阪秀三，藤澤克樹，金多隆，建築生産情報の確率過程に関する研究，日 本建築学会計画系論文集 No. 548, pp 223-230, 2001.
    • M. Nakata, H. Nakatsuji, M. Ehara, M. Fukuda, K. Nakata and K. Fujisawa, Vari- ational calculations of fermion second-order reduced density matrices by semidefinite programming algorithm, Journal of Chemical Physics, Vol.114, Issue 19, pp 8282-8292, 2001.
    • 寒野善博，大崎純，藤澤克樹，加藤直樹，半正定値計画法を用いた指定座屈荷重係数 を有するトラスのトポロジー最適化，日本建築学会構造系論文集 No. 541, pp 113-119, 2001.
    • 山中俊介，加藤直樹，藤澤克樹，建築画像の消失点検出手法の開発とそれに基づく3 次元建築モデルの再構成手法，日本建築学会計画系論文集 No. 542, pp 269-277, 2001.
    • K. Fujisawa, M. Fukuda, M. Kojima and N. Nakata, Numerical evaluation of the SDPA (SemiDefinite Programming Algorithm), The High Performance Optimization, Kluwer Academic Publishers, pp 267-301, 1999.
    • M. Ohsaki, K. Fujisawa, N. Katoh and K. Kanno, Semi-definite programming for topol- ogy optimization of truss under multiple eigenvalue constraints, The Computer Methods in Applied Mechanics and Engineering, Vol. 180, pp 203-217, 1999.
    • 中田和秀，藤澤克樹，小島政和，半正定値計画問題に対する主双対内点法における共 役勾配法の実装，統計数理(文部省統計数理研究所)，46 巻 2 号，pp 297-316, 1998.
    • M. Kubo and K. Fujisawa, The life span method - A new variant of local search, The Japan Journal of Industrial and Applied Mathematics, Vol. 15, No. 3, pp 363-393, 1998.
    • K. Fujisawa, M. Kojima and K. Nakata, Exploiting sparsity in primal-dual interior- point methods for semidefinite programming, Mathematical Programming, Vol. 79, pp 235-253, 1997.
    • 藤澤克樹，久保幹雄，森戸晋，Tabu search のグラフ分割問題への適用と実験的解析， 日本電気学会，114-C(4) 号，pp 430-437, 1994.

      • (2) 査読付き国際会議論文

    • Miyu Fujii, David Taingngin, Keiichiro Yamamura, Nozomi Hata, Hiroki Kai, Ryuji Noda, Hiroki Ishikura, Tatsuru Higurashi, and Katsuki Fujisawa, Development and Evaluation of Embedding Methods for Graphs with Multi Attributes, Second Workshop on Knowledge Graphs and Big Data, In Conjunction with IEEE Big Data 2022, 17, Dec, 2022
    • Keiichiro Yamamura, Haruki Sato, Nariaki Tateiwa, Nozomi Hata, Toru Mitsutake, Issa Oe, Hiroki Ishikura and Katsuki Fujisawa, Diversified Adversarial Attacks based on Conjugate Gradient Method, Thirty-ninth International Conference on Machine Learning (ICML 2022), 19-21 Jul, 2022.
    • Akira Tanaka, Chansu Han, Takeshi Takahashi, Katsuki Fujisawa,Internet-Wide Scanner Fingerprint Identifier Based on TCP/IP Header, The 4th IEEE International Symposium on Future Cyber Security Technologies (FCST 2021), In conjunction with The 8th International Conference on Internet of Things: Systems, Management and Security (IoTSMS 2021),Gandia, Spain. December 6-9, 2021.
    • Nariaki Tateiwa, Yuji Shinano, Keiichiro Yamamura, Akihiro Yoshida, Shizuo Kaji, Masaya Yasuda and Katsuki Fujisawa, CMAP-LAP: Configurable Massively Parallel Solver for Lattice Problems, ( 28th IEEE INTERNATIONAL CONFERENCE ON HIGH PERFORMANCE COMPUTING, DATA, & ANALYTICS (HiPC)), Bangalore, 17th - 18th December, 2021.
    • Masahiro Nakao, Koji Ueno, Katsuki Fujisawa, Yuetsu Kodama and Mitsuhisa Sato, Performance of the Supercomputer Fugaku for Breadth-First Search in Graph500 Benchmark, Intentional Supercomputing Conference (ISC 21), Online, 2021.
    • Huiqiao Ren and Katsuki Fujisawa,G2 B-spline Computation for Continuous Trajectory Generation,2021 6th Asia-Pacific Conference on Intelligent Robot Systems (ACIRS 2021), Tokyo, Japan on 16-18 July, 2021.
    • Huiqiao Ren, Fulin Zhou and Katsuki Fujisawa, Real-time Automatic Anomaly Detection approach designed for Electrified Railway Power System, The 7th International Conference on Mechatronics and Robotics Engineering (ICMRE2021), 2021.
    • Ren Huiqiao and Katsuki Fujisawa , Title: “Obstacle avoidable G2-continuous trajectory generated with Clothoid spline solution”, 2021 6th International Conference on Control and Robotics Engineering（ICCRE 2021), 2021.
    • Nariaki Tateiwa, Yuji Shinano, Satoshi Nakamura, Akihiro Yoshida, Shizuo Kaji, Masaya Yasuda, Katsuki Fujisawa, "Massive Parallelization for Finding Shortest Lattice Vectors Based on Ubiquity Generator Framework" , the International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage, and Analysis (SC20), 15-20 November 2020 in Atlanta, GA, USA, 2020.
    • Nozomi Hata, Shizuo Kaji, Akihiro Yoshida, Katsuki Fujisawa, Nested Subspace Arrangement for Representation of Relational Data, Thirty-seventh International Conference on Machine Learning (ICML2020), 12-18 Jul, 2020.
    • Satoshi Nakamura, Nariaki Tateiwa, Koha Kinjo, Yasuhiko, Ikematsu, Masaya Yasuda and Katsuki Fujisawa, Solving the search-LWE problem by lattice reduction over projected bases, the 6th International Conference on Mathematics and Computing (ICMC 2020), 2020.
    • Ren Huiqiao and Katsuki Fujisawa. “Circulars Arc Based Obstacle Avoiding Blending Trajectory lan”, the 5th International Conference on Control and Robotics Engineering (ICCRE 2020), in Osaka, Japan, 2020
    • Akihiro Yoshida, Yosuke Yatsushiro, Nozomi Hata, Tatsuru Higurashi, Nariaki Tateiwa, Takashi Wakamatsu, Akira Tanaka, Kenichi Nagamatsu, and Katsuki Fujisawa, Practical End-to-End Repositioning Algorithm for Managing Bike-Sharing System, The proceedings of the IEEE Big Data 2019 , 2019(Acceptance rate 19.27%), in Los Angeles, CA, USA, 2019, DOI:10.1109/BigData47090.2019.9005986
    • Nozomi Hata, Takashi Nakayama, Akira Tanaka, Takashi Wakamatsu, Akihiro Yoshida, Nariaki Tateiwa, Yuri Nishikawa, Jun Ozawa, and Katsuki Fujisawa. Mobility Optimization on Cyber Physical System via Multiple Object Tracking and Mathematical Programming, the Fifth International Workshop on High Performance Big Graph Data Management, Analysis, and Mining (BigGraphs 2018), in conjunction with the 2018 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2018), in Seattle, WA, USA, 2018
    • Nariaki Tateiwa, Nozomi Hata, Akira Tanaka, Akihiro Yoshida, Takashi Wakamatsu,Takashi Nakayama, Katsuki Fujisawa. Hybrid Vehicle Control and Optimization with a New Mathematical Method, The 5th IFAC Conference on Engine and Powertrain Control, Simulation and Modeling, in Changchun, China, 2018
    • Akira Tanaka, Nozomi Hata, Nariaki Tateiwa, Katsuki Fujisawa. Practical Approach to Evacuation Planning Via Network Flow and Deep Learning, the Fourth Interna- tional Workshop on High Performance Big Graph Data Management, Analysis, and Mining (BigGraphs 2017), in conjunction with the 2017 IEEE International Conference on Big Data (IEEE BigData 2017), in Boston, MA, USA, 2017
    • Yuta Kakibuka, Yuichiro Yasui, Takatsugu Ono, Katsuki Fujisawa, Koji Inoue, Perfor- mance evaluation of Graph500 considering CPU-DRAM power shifting, SC17 Regular, Electronic, and Educational Poster, International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis 17 (SC17), 2017
    • Koji Ueno, Toyotaro Suzumura, Naoya Maruyama, Katsuki Fujisawa, and Satoshi Mat- suoka, Efficient Breadth-First Search on Massively Parallel and Distributed Memory Machines, The proceedings of the IEEE BigData2016, 2016(Acceptance rate 19.39%).
    • Satoshi Imamura, Keitaro Oka, Yuichiro Yasui, Yuichi Inadomi, Katsuki Fujisawa, Toshio Endo, Koji Ueno, Keiichiro Fukazawa, Nozomi Hata, Yuta Kakibuka, Koji Inoue, and Takatsugu Ono, Evaluating the Impacts of Code-Level Performance Tunings on Power Efficiency, The proceedings of the IEEE BigData2016, 2016(Acceptance rate 19.39%).
    • Satoshi Imamura, Yuichiro Yasui, Koji Inoue, Takatsugu Ono, Hiroshi Sasaki and Kat- suki Fujisawa, Power-Efficient Breadth-First Search with DRAM Row Buffer Locality- Aware Address Mapping, HPGDMP16: High Performance Graph Data Management and Processing Workshop. In conjunction with International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC 2016), 2016, DOI: 10.1109/HPGDMP.2016.7
    • Y. Yasui and K. Fujisawa, Eng Lim Goh, John Baron, Atsushi Sugiura and Takashi Uchiyama, NUMA-aware scalable graph traversal on SGI UV systems, The proceedings of 1st High Performance Graph Processing workshop, in conjunction with The Inter- national ACM Symposium on High-Performance Parallel and Distributed Computing (HPDC16), pp 19-26, 2016, DOI: 10.1145/2915516.2915522
    • Y. Yasui and K. Fujisawa, Fast, scalable, and energy-efficient parallel breadth-first search, The Role and Importance of Mathematics in Innovation, Proceedings of the Forum of Mathematics for Industry 2015, pp 61-75, 2016.
    • Yuki Tsujita, Toshio Endo, Katsuki Fujisawa, The Scalable Petascale Data-Driven Ap- proach for the Cholesky Factorization with multiple GPUs, First International Work- shop on Extreme Scale Programming Models and Middleware. In conjunction with International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis (SC 2015), pp 38-45, 2015, DOI: 10.1145/2832241.2832245
    • Y. Yasui and K. Fujisawa, Fast and scalable NUMA-based thread parallel breadth- first search, The 2015 International Conference on High Performance Computing & Simulation (HPCS 2015), pp 377-385, 2015. DOI: 10.1109/HPCSim.2015.7237065
    • K. Iwabuchi, H. Sato, Y. Yasui, K. Fujisawa, and S. Matsuoka, NVM-based Hybrid BFS with Memory Efficient Data Structure, The proceedings of the IEEE BigData2014, pp 529-538, 2014(Acceptance rate 18.6%). DOI: 10.1109/BigData.2014.7004270
    • Y. Yasui, K. Fujisawa and Y. Sato, Fast and Energy-efficient Breadth-first Search on a single NUMA system, Intentional Supercomputing Conference (ISC 14), pp 365-381, 2014. DOI: 10.1007/978-3-319-07518-1 23
    • K. Iwabuchi, H. Sato, R. Mizote, Y. Yasui, K. Fujisawa and S. Matsuoka, Hybrid BFS Approach Using Semi-External Memory, International Workshop on High Performance Data Intensive Computing (HPDIC2014) in Conjunction with IEEE IPDPS 2014, pp 1698-1707, 2014(Acceptance rate 46.7%). DOI: 10.1109/IPDPSW.2014.189
    • K. Fujisawa, T. Endo, Y. Yasui, H. Sato, N. Matsuzawa, S. Matsuoka and H. Waki, Peta-scale General Solver for Semidefinite Programming Problems with over Two Million Constraints, The 28th IEEE International Parallel & Distributed Process- ing Symposium (IPDPS 2014), pp 1171-1180, 2014(Acceptance rate 21.1%). DOI: 10.1109/IPDPS.2014.121
    • Y. Yasui, K. Fujisawa and K. Goto, NUMA-optimized Parallel Breadth-first Search on Multicore Single-node System, The proceedings of the IEEE BigData2013, pp 394-402, 2013(Acceptance rate 17.4%). DOI: 10.1109/BigData.2013.6691600
    • K. Fujisawa, T. Endo, H. Sato, Y. Yasui, N. Matsuzawa, and H. Waki: Peta-scale General Solver for Semidefinite Programming Problems with over Two Million Con- straints, SC13 Regular, Electronic, and Educational Poster, International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis 2013 (SC2013), 2013 (Acceptance rate 39.3%).
    • K. Iwabuchi, H. Sato, Y. Yasui, and K. Fujisawa: Performance Analysis of Hybrid BFS Approach Using Semi-External Memory, SC 2013 Regular, Electronic, and Educational Poster, International Conference for High Performance Computing, Networking, Stor- age and Analysis 2013 (SC2013), (Acceptance rate 39.3%).
    • K. Fujisawa, T. Endo, H. Sato, M. Yamashita, S. Matsuoka and M. Nakata, High- Performance General Solver for Extremely Large-Scale Semidefinite Programming Problems, The proceedings of the 2012 ACM/IEEE conference on Supercomputing, SC ’12, 2012. DOI: DOI: 10.1109/SC.2012.67
    • T. Suzumura, K. Ueno, H. Sato, K. Fujisawa, S. Matsuoka, A Performance Charac- teristics of Graph500 on Large-Scale Distributed Environment, The proceedings of the 2011 IEEE International Symposium on Workload Characterization. pp 149-158, 2011. DOI: 10.1109/IISWC.2011.6114175
    • Y. Makoto and K. Fujisawa, Efficient Parallel Software for Large-Scale Semidefinite Programs, The proceedingsof the 2010 IEEE Multi-conference on Systems and Control, September 8-10, 2010, Yokohama, Japan, 2010.
    • T. Funasaka, M. Iwase, K. Fujisawa, S. Hatakeyama, Visualization of Stability of Dy- namical Systems by 3D Graphics Supported by Cluster Computing, Intelligent Data Ac- quisition and Advanced Computing Systems: Technology and Applications, IDAACS 2005. IEEE. 2005. DOI: 10.1109/IDAACS.2005.283052
    • K. Fujisawa, M. Kojima, A. Takeda and M. Yamashita, High Performance Grid and Cluster Computing for Some Optimization Problems, SAINT2004, pp612-615, Tokyo, Japan, 2004.
    • K. Fujisawa, Y. Hamuro, N. Katoh, T. Tokuyama and K. Yada, Approximation of Optimal two-dimensional association rules for categorical attributes using semidefinite programming, The Proceedings of the Second International Conference on Discovery Science, Tokyo, Japan, Springer, pp 148-159, 1999.

      • (3) 査読付き国内会議論文

    • 安井 雄一郎, 藤澤 克樹, 竹内 聖悟, 湊 真一, ULIBC ライブラリを用いた共有メモリ型 並列アルゴリズムの高速化, ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポ ジウム 2014 , 2014.

      • (4) 査読なし国内会議論文

    • 林 遼平, 澤井 薫, 立岩 斉明, 田中 智. 藤澤 克樹, 深層学習による都市環境の電波伝搬推定モデルに関する検討, 信学技報, vol. 119, no. 486, AP2019-201, pp. 23-28, 2020年3月.

      • (5) プレプリント

    • Nariaki Tateiwa, Yuji Shinano, Keiichiro Yamamura, Akihiro Yoshida, Shizuo Kaji, Masaya Yasuda, Katsuki Fujisawa, CMAP-LAP: Configurable Massively Parallel Solver for Lattice Problems, ZIB, 2020, ZIB-Report-21-16, urn:nbn:de:0297-zib-82802
    • Nariaki Tateiwa, Yuji Shinano, Masaya Yasuda, Shizuo Kaji, Keiichiro Yamamura, Katsuki Fujisawa, Massively parallel sharing lattice basis reduction, ZIB, 2021, ZIB-Report-21-38, urn:nbn:de:0297-zib-85209

      • (6) 学位論文

    • 半正定値計画問題に対する主双対内点法の実装と実験的解析:博士(理学)
      • 　1997年度東京工業大学大学院情報理工学研究科数理・計算科学専攻学位論文


    著書


    解説・総説等

    • 藤澤克樹, 大規模グラフ解析の高速計算と実社会への応用, 電子情報通信学会誌, 1164, pp360-366, 2021.
    • 立岩 斉明, 品野 勇治, 吉田 明広, 鍛冶 静雄, 安田 雅哉, 藤澤 克樹, 最短格子ベクトル問 題求解における Ubiquity Generator Framework を用いた大規模 MPI 並列化, 研究報告 ハイパフォーマンスコンピューティング(HPC), 2020-HPC-176(1),1-10 (2020-09-18) , 2188-8841.
    • 藤澤克樹, 巨大行列とグラフ解析, 数学セミナー, 日本評論社, 2020年2月号, Vol.59, No.2_700, pp24-28, 2020.
    • 藤澤克樹, 秦　希望, データサイエンスと最適化, - ヒト・モノのモビリティの数理モデル -, 数理科学, 特集：「データサイエンスの数理」- 数理で読み解くデータの価値 -, サイエンス社, 2019年6月号, No.672, pp37-43, 2019.
    • 藤澤克樹, サイバーフィジカルシステムにおけるモビリティ最適化エンジンの開発, パナソニック技報, Vol.65, No.1, pp4-8, May 2019.
    • 藤澤克樹, スパースモデリングのための高速・省電力計算, 電子情報通信学会誌, Vol.99, No.5, pp444-449, 2016.
    • 藤澤克樹, 次世代スーパーコンピュータ技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用, 電子情報通信学会誌, Vol.97, No.5, pp374-378, 2014.
    • 藤澤克樹，品野勇治, 最適化と計算の今後―大規模問題をどこまで解決できるのか?―, オペレーションズ・リサーチ, Vol.59, No.1, pp11–19, 2014.
    • K. Fujisawa, High-Performance General Solver for Extremely Large-Scale Semidefinite Programming Problems, TSUBAME e-Science Journal No.7, Tokyo Institute of Tech- nology, pp 16–19, 2012.
    • 藤澤克樹, 大規模半正定値計画問題に対する内点法アルゴリズムの高速計算, TSUBAME e-Science Journal No.7, 東京工業大学, pp 2–5, 2012.
    • 藤澤克樹, 大規模半正定値計画問題に対する高速計算 -ポストペタスパコン上での最適 化ソフトウェア- , 日本 OR 学会 RAMP シンポジウム予稿集, pp 87–106, 2012.
    • 藤澤克樹, ポストペタスケールスパコンにおける超大規模グラフ解析システム, 技術総 合誌 OHM, オーム社, 第 98 巻, 第 11 号, pp.6-7, 2011.
    • 藤澤克樹, 安井雄一郎, 高宮安仁, 佐藤仁, 最適化分野におけるクラウド技術の利用, オペレーションズ・リサーチ, Vol. 56, No. 6, pp. 318-324, 2011.
    • 木村 欣司, 藤澤 克樹、 中田 真秀、山下 真, 超大規模最適化問題に対する高速計算-京 都大学 T2K スパコン上における SDPARA の数値計算, 京都大学情報メディアセンター 全国共同利用版 広報, Vol.9, No.2 pp. 259-262, 2011.
    • 藤澤克樹, 最適化ー開発への最新の情報技術の適用について, 数学セミナー, Vol 49, No. 10, pp. 58-63, 2010.
    • 藤澤克樹, 高速化・最適化のための BLAS 入門, 数学セミナー, Vol.49, No. 9, pp. 50-55, 2010.
    • 藤澤克樹, 最適化ー開発への最新の情報技術の適用について, オペレーションズ・ リサーチ, Vol.55, No.7, pp. 418-424, 2010.
    • K. Fujisawa, M. Kojima, K. Nakata, M. Fukuda, M. Yamashita and M. Nakata, SDPA Project and New Features of SDPA 7.1.0, 京都大学数理解析研究所講究録, 計算科学の 基盤技術としての高速アルゴリズムとその周辺 : 第 1614 号, pp136–143, 2008.
    • K. Fujisawa, M. Kojima, K. Nakata, M. Fukuda, M. Yamashita and M. Nakata, SDPA Project : Solving Large-scale Semide nite Programs, Workshop on Advances in Opti- mization, pp60-63, 2007.
    • 藤澤克樹, 半正定値計画問題に対する並列計算技術の適用, The Institute of Statistical Mathematics Cooporative Research Report, Vol. 221, pp8–31, 2008.
    • 藤澤克樹, 最適化問題に対する並列計算技術の適用, オペレーションズ・リサーチ, Vol.52, No.10, pp627–632, 2007.
    • 藤澤克樹, 半正定値計画問題 (SDP) に対するソフトウェアと超大規模計算, 日本オぺ レーションズリサーチ学会 第 56 回 シンポジウム予稿集, pp 11–32, 2006.
    • K. Fujisawa, Solving Optimization Problems via Grid and Cluster Computing Technol- ogy, Joint International COE/HAM-SFB453, Workshop on Human Adaptive Mecha- tronics and High Fidelity Telepresence, pp51-56, 2005.
    • 藤澤克樹, 大規模最適化問題への挑戦 - クラスタ&グリッド計算の適用について -, 日本 OR 学会 RAMP シンポジウム予稿 集, pp 191–210, 2004.
    • 久保幹雄，藤澤克樹, “グリッド技術を用いたサプライ・チェイン最適化システム”, オペレーションズ・リサーチ, Vol. 49, No. 12, pp763–770, 2004.
    • 藤澤克樹, ” 大規模最適化問題への挑戦 – クラスタ&グリッド計算の適用例について–”, 情報処理, Vol.45, No.4, pp372–376, 2004.
    • 藤澤克樹, “半正定値計画問題に対するソフトウェア”, 電子情報通信学会誌, Vol.86, No.10, 777–778, 2003.
    • K. Fujisawa, M. Kojima, K. Nakata, M. Yamashita SDPA (SemiDefinite Program- ming Algorithm) User ’s Manual ― Version 6.00, Research Reports on Mathematical and Computing Sciences, Department of Mathematical and Computing Sciences Tokyo Institute of Technology, Tokyo, Japan, 2002.
    • 藤澤克樹, “High Performance Grid Computing for Optimization Problem”, 京都大学 数理解析研究所講究録, 最適化のための連続と離散数理 : 第 1297 号, pp192–199, 2002.
    • 藤澤克樹，植田浩二，古阪秀三，金多隆，室谷泰蔵，繰り返し型建築工事におけるTOC
      を用いた工程計画に関する研究，第 17 回建築生産シンポジウム論文集，pp 161-168, 2001.
    • 藤澤克樹，武田朗子，小島政和，中田秀和，半正定値計画問題に対するソフトウェア SDPA の広域並列計算システム，The Institute of Statistical Mathematics Cooporative Research Report, Vol. 135, pp 215-222, 2000.
    • A. Takeda, K. Fujisawa, Y, Fukaya and M. Kojima, A parallel successive convex re- laxation algorithm for quadratic optimization problems, The Institute of Statistical Mathematics Cooporative Research Report, Vol. 135, pp 238-258, 2000.
    • K. Nakata, K. Fujisawa, M, Fukuda, M. Kojima and K. Murota, Matrix completion and semidefinite programming, The Institute of Statistical Mathematics Cooporative Research Report, Vol. 135, pp 223-237, 2000.
    • 藤澤克樹，半正定値計画問題に対する内点法ソフトウェア SDPA (Semidefinite Pro- gramming Algorithm), オペレーションズ・リサーチ，Vol. 45, No. 3, pp 125-131, 2000.
    • 藤澤克樹，半正定値計画問題に対する内点法ソフトウェア SDPA (Semidefinite Pro- gramming Algorithm), システム制御情報学会誌，Vol. 44, No. 2, pp 51-58, 2000.
    • 和田祐考，古阪秀三，藤澤克樹，金多隆，建築プロジェクトにおける工事編成問題最 適化に関する研究，第 16 回建築生産シンポジウム論文集，pp 235-242, 2000.
    • 古阪秀三，勝山典一，藤澤克樹，金多隆，建築生産情報の確率過程に関する研究，第 16 回建築生産シンポジウム論文集，pp 211-218, 2000.
    • 藤澤克樹，小島政和，中田和秀，半正定値計画問題に対する内点法ソフトウェア，SDPA (Semidefinite Programming Algorithm), 京都大学数理解析研究所講究録，最適化のた めの連続と離散数理，第 1114 号，pp 149-159, 2000.
    • 藤澤克樹，半正定値計画問題を効率良く解くための最近の手法について，第44回シス テム制御情報学会，pp 231-234, 2000.
    • 寒野善博，藤澤克樹，大崎純，加藤直樹，半正定値計画法を用いた構造最適計画，京都 大学数理解析研究所講究録，最適化のための連続と離散数理，第 1114 号，pp 139-148, 2000.
    • K. Fujisawa, The Implementation of the Primal-Dual Interior-Point Method for the Semidefinite Programs and its Engineering Applications, The SIGAL symposium, The Information Processing Society of Japan, 98 - AL - 64, pp9–16, 1998.
    • 藤澤克樹, 半正定値計画 (SDP) に対する内点法プログラムの開発と数値実験, 京都大学 数理解析研究所講究録, 線形行列不等式と半正定値計画法, 第 1004 号, pp190-199, 1997.
    • 久保幹雄, 藤澤克樹, 階層的積木法 - メタ解法の新しいフレームワーク, The Institute of Statistical Mathematics Cooperative Research Report, Vol 97, pp120―135, 1997.
    • 藤澤克樹, 組合せ最適化問題に対する近似解法 – 半正定値緩和とメタ解法を中心として, 日本オペレーションズリサーチ学会 第8回 RAMP シンポジウム予稿集, pp139–154, 1996.
    • 下村雅彦, 久保幹雄, 藤澤克樹, 森戸晋, グラフ分割問題に対するクラスターリング法, The Institute of Statistical Mathematics Cooperative Research Report, Vol 84, pp91― 100, 1996.
    • K. Fujisawa, S. Morito, and M. Kubo, Experimental analyses of the life span method for the quadratic assignment problem, The Institute of Statistical Mathematics Coop- erative Research Report, Vol 75, pp166―188, 1995.
    • K. Fujisawa, S. Morito, and M. Kubo, Experimental analyses of the life span method for the maximum stable set problem, The Institute of Statistical Mathematics Cooperative Research Report, Vol 75, pp135―165, 1995.
    • A. Yoshikawa, M. Kubo, K. Fujisawa and S. Morito, An Application of the Life Span Method to the Graph Coloring Problem, The Institute of Statistical Mathematics Co- operative Research Report Vol 53, pp105―137, 1994.
    • M. Kubo, K. Fujisawa and S. Morito, The Life Span Method – A New Variant of Local Search, The Institute of Statistical Mathematics Cooperative Research Report, Vol 53, pp85-104, 1994.


    招待講演(2010年以降)

    • 藤澤克樹, デジタルツインのための数理・情報技術と産業応用 - 量子スマート工場の構築に向けて JST 未来社会創造事業シンポジウム - 「第二回 社会課題は数理科学で解決できる!? -企業課題と数理研究をつなぐ- 」, オンライン, 2023 年 1 月 7 日
    • 藤澤克樹, デジタルツイン実現のためのグラフアルゴリズムと産業応用, 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, 第14回 三部会連携「応用数理セミナー」, オンライン, 2022年12月23日
    • 藤澤克樹, サイバー・フィジカル空間からの日本反転戦略 - デジタルツインを支える技術 -, デジタルツイン勉強会, Sansan 株式会社, 2022 年 12 月 20 日.
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-physical System and Industrial Applications on Large-scale Computing Infrastructure, The 6th RIKEN-IMI-ISM-NUS-ZIB-MODAL-NHR Work- shop on Advances in Classical and Quantum Algorithms for Optimization and Machine Learning, 東京大学, 九州大学, 2022 年 9 月 18 日.
    • 藤澤克樹, 応用分野から見た量子コンピューティングへの期待, 量子コンピューティングシステム研究センタ開所記念シンポジウム, オンライン, 2022 年 3 月 30 日
    • 藤澤克樹, PANTA、PLATO、QUESTが拓く核融合の未来, 核融合エネルギーフォーラム 第14回全体会合, オンライン, 2022 年 3 月 8 日
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-physical System and Industrial Applications on Large-scale Computing Infrastructure, The 5th ZIB-RIKEN-IMI-ISM MODAL Workshop on Optimization, Data Analysis and HPC in AI, Online, 2021 年 9 月 27 日 ~ 30 日.
    • 藤澤克樹, データ格付けの必要性と数理基盤の構築, 第66回 国立大学附置研究所・センター会議 第1部会シンポジウム, オンライン, 2021 年 9 月 25 日.
    • 藤澤克樹, 日本主導のクラウド基盤構築によるデータ駆動型サイバーハイウェイ構想, IDEMA JAPAN, オンライン, 2021 年 2 月 25 日
    • 藤澤克樹, サイバーフィジカルシステムと超スマート社会実現のための産業応用, NVIDIA GTC DIGITAL 2020, オンライン, 2020 年 10 月 7 日
    • 藤澤克樹, 日本主導のクラウド基盤構築によるデータ駆動型サイバーハイウェイ構想, インテル・データセントリック・イノベーション・デイ 2020 オンライン, 2020 年 7 月 9 日
    • 藤澤克樹, AI(人工知能) + Big Data(データ) + Computation(計算)によるイノベーション, DXにおける産業数学の使い方, c, 2019年12月11日
    • 藤澤克樹, AI(人工知能) + Big Data(データ) + Computation(計算)によるイノベーション -データ駆動型サイバーハイウェイ構想とクラウド基盤構築-, 第12回 スーパーコンピューティング技術産業応用シンポジウム, 東京, 2019 年 12 月 10 日
    • 藤澤克樹, HPC 活用のデッド・ゾーンと突破方法, 2019年度 パナソニック技術シンポジウム 専門技術セッション -システム・アーキテクチャ設計分野-, 枚方市(大阪), 2019年11月27日
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-physical System and Industrial Applications on Large-scale Open Computing Infrastructure, AIST booth talk, SC19, Colorado Convention Center, Denver, USA, 2019 年 11 月 19 日
    • 藤澤克樹, AI・HPC及びサイバーセキュリティ等の最新技術, HPC(AI・CAE)ソリューションセミナー, 福岡市, 2019年11月12日.
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-physical System and Industrial Applications on Large-scale Open Computing Infrastructure(Plenary talk), SPPEXA final workshop, Dresden, Germany, 2019 年 10 月 21 日
    • 藤澤克樹, AI(人工知能) + Big Data(データ) + Computation(計算)によるイノベーション, パナソニック社 DAICC セミナー, パナソニック大阪, 2019年7月24日
    • 藤澤克樹, CPSが実現する超スマート社会 - 実社会データ x AI・解析による価値創造 -, パナソニック CNS 社 TechUp Seminar, パナソニック福岡, 2019年7月2日
    • 藤澤克樹, 宇宙由来のビッグデータを活用した CPS(Cyber Physical System)の実現, 第 1 回 ニュースペース研究会, ニュースペース国際戦略研究所(東京), 2019年6月27日
    • 藤澤克樹, MaaSのための数理モデルとモビリティ最適化- これから開発すべき5つの数理モデルと産業応用 -, 第7回自動車制御とモデル研究部門委員会, 自動車技術会(東京), 2019年6月26日
    • 藤澤克樹, これから開発すべき5つの数理モデルと産業応用 - AI + グラフ解析 + 数理最適化 - , マス・フォア・イノベーション シンポジウム, 九州大学, 2019年6月2日
    • 藤澤克樹, 大規模グラフ解析と応用分野, ヒト・モノのモビリティに関する新しい数理 モデルと産業応用 –AI + グラフ解析 + 数理最適化– , 産総研 IMPULSE セミナー : 秋葉原, アキバプラザ, 2019 年 3 月 18 日
    • Katsuki Fujisawa, Current and future plans with ABCI – AI Bridging Cloud Infras- tructure –, BDEC2 Kobe, 理研 R-CCS, 2019 年 2 月 20 日
    • Katsuki Fujisawa, Current and future plans with ABCI supercomputer, BEAM-ME project annual meeting, DLR, Stuttgart, Germany, 2019 年 2 月 1 日
    • 藤澤克樹, ヒト・モノのモビリティに関する新しい数理モデルと産業応用 ~AI + グラフ解析 + 数理最適化~, 人工知能学会合同研究会 2018 データ指向構成マイニングとシミュレーション研究会(SIG-DOCMAS), 慶応大学理工学部, 2018 年 11 月 23 日
    • 藤澤克樹, AI + グラフ解析 + 数理最適化による新しい産業応用 ~ヒト・モノのモビ リティに関する新しい数理モデルとその応用 ~数学・数理科学 4 研究拠点合同市民講演会「AI 社会の基盤は数学!」シダックスカルチャーホール A, 2018 年 11 月 3 日
    • 藤澤克樹, 大規模 AI クラウド計算システム「ABCI」と新産業アプリケーションの開発, GTC Japan 2018 : 2018年9月13日
    • 藤澤克樹, 大規模グラフ解析と都市 OS の開発 ~ヒト・モノのモビリティに関する新しい数理モデルとその応用 ~, 電子情報通信学会 信号処理研究会 (SIP), 2018 年 5 月 17日
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-Physical System and Industrial Applications of Large-Scale Graph Analysis and Optimization Problem, 18th SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing, Tokyo, 2018年3月7-10日
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-physical System and Industrial Applications of Large-Scale Graph Analysis and Optimization Problem, ARM HPC Workshop, Tokyo, 2017 年 12 月13日
    • AI + グラフ解析 + 数理最適化による 新しい産業応用, GTC Japan 2017, Tokyo, 2017 年12月13日
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-physical System and Industrial Applications of Large-Scale Graph Analysis and Optimization Problem, SC17 Regular, Electronic, and Educa- tional Poster, International Conference for High Performance Computing, Networking, Storage and Analysis 17 (SC17), Denver, USA, 2017 年 11 月 16 日
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-physical System and Industrial Applications of Large-Scale Graph Analysis and Optimization Problem, JSST2017, The 36th JSST Annual Interna- tional Conference on Simulation Technology(Plenary Lecture), Tokyo Denki University, Tokyo, 2017 年 10 月 27 日
    • Katsuki Fujisawa, Cyber-physical System and Industrial Applications of Large-Scale Graph Analysis and Optimization Problem, The 2nd Workshop Mathematical Opti- mization and Data Analysis(Plenary Talk), ZIB, Berlin, Germany, 2017 年 9 月 26 日
    • 藤澤克樹, 大規模グラフ解析と都市 OS の開発 ―ヒト・モノのモビリティに関する新 しい数理モデルとその応用―, CEDEC2017, 横浜市, 2017 年 8 月 31 日
    • Katsuki Fujisawa, Advanced Computing & Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, ICSI 2017 and DMBD 2017 (Plenary Talk), Fukuoka, Japan, 2017 年 7 月 28 日
    • 大規模グラフ最適化基盤と都市 OS 応用 ―ヒト・モノのモビリティに関する新しい数 理モデルとその応用―, Yahoo! Japan, 東京都千代田区, 2017 年 3 月 22 日
    • 大規模グラフ最適化基盤と都市 OS 応用 ―ヒト・モノのモビリティに関する新しい数 理モデルとその応用―, ビッグデータ分析技術ワークショップ大規模グラフマイニング 技術と応用, 岐阜県高山市, 2017 年 3 月 5 日
    • 大規模グラフ解析と都市 OS の開発 ―ヒト・モノのモビリティに関する新しい数理モデ ルとその応用―, データサイエンスセミナー&交流会 January 2017, Osaka Innovation Hub, 大阪市, 2017年1月21日
    • Katsuki Fujisawa, Advanced computing & optimization infrastructure for extremely large-scale graphs on post peta-scale supercomputers, ISM-ZIB-IMI Joint Workshop on Optimization and Data-intensive High Performance Computing, Institute of Statistical Mathematics, Tokyo, Japan, 2017 年 1 月 19 日
    • Industry 4.0 から Society 5.0 へ - IoT, 次世代 AI, ビッグデータがもたらす新しいもの づくり -, 応用数理ものづくり研究会 第 15 回技術セミナー, 早稲田大学, 2016 年 12 月 22日
    • 藤澤 克樹, 大規模グラフ解析と都市 OS の開発 ―ヒト・モノのモビリティに関する新 しい数理モデルとその応用―, 研究部会 OS 産業における応用数理. 日本応用数理学会 2016 年度年会. 北九州国際会議場, 2016 年 9 月 12 日
    • Katsuki Fujisawa, Advanced Computing & Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, Semi-plenary Talk, IC- COPT2016, GRIPS, Tokyo, Japan, 2016 年 8 月 10 日
    • Katsuki Fujisawa, Advanced Computing & Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, ICMS2016, ZIB, Berlin, Ger- many, 2016年7月12日
    • Katsuki Fujisawa, Advanced Computing & Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, ISC16, Big Data & HPC Convergence, Frankfurt, Germany, 2016 年 6 月 20 日
    • 藤澤 克樹, 大規模グラフ解析と都市 OS の開発 -ヒト・モノのモビリティに関する新し い数理モデルとその応用-, 第 29 回 回路とシステムワークショップ北九州国際会議場, 2016年5月12日
    • 藤澤 克樹: 都市 OS 実現のための数理モデルと計算基盤, IoT が実現するスマートシ ティ最新研究と応用事例, コンピュータソフトウェア協会, 東京, 2016 年 3 月 10 日.
    • 藤澤 克樹, 大規模グラフ解析と都市 OS の開発 ―ヒト・モノのモビリティに関する新 しい数理モデルとその応用―, 招待講演, DEIM 2016, ヒルトン福岡シーホーク, 2016 年3月1日.
    • 藤澤 克樹, Advanced Computing & Optimization Infrastructure for Extremely Large- Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers,
      ビッグデータ分析技術ワークショップ~グラフマイニング研究の最新動向と応用事例~, ヒルトン福岡シーホーク, 2016 年 2月28日.
    • 藤澤 克樹, 高速かつ省電力なグラフ解析とその実応用, チュートリアル ACSI2016, 九 州大学病院キャンパス百年講堂, 2016 年 1 月 19 日.
    • 藤澤 克樹, 都市 OS 実現のための数理モデルと計算基盤, 自動車業界における IT・数 理科学技術の活用 - 豊かな社会を創り出すイノベーションを目指して -, 富士ソフト アキバプラザ セミナールーム 6 階 セミナールーム 3, 東京, 2015 年 12 月 11 日.
    • 藤澤 克樹, グラフ解析と最適化技術で実現する都市 OS, 共共拠点研究会 RIMS1963- IMI2013, 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所, 2015 年 12 月 7 日.
    • Katsuki Fujisawa, Advanced Computing and Optimization Infrastructure for Ex- tremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, TITECH booth talk, SC15, Austin Convention Center, USA, 2015 年 11 月 17 日.
    • Katsuki Fujisawa, Advanced Computing and Optimization Infrastructure for Ex- tremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, HPCCON, ISM, Tokyo, Japan, 2015 年 10 月 10 日
    • Katsuki Fujisawa, How to win Graph500 – A Challenge to Graph500 Benchmark – , Summer School for Combinatorial Optimization, Co@work, ZIB, Berlin, Germany, 2015年10月2日
    • Katsuki Fujisawa, A Challenge to Graph500 Benchmark: Trillion-Scale Graph Process- ing on K Computer, iDB2015, Todaiji Temple Cultural Center, Nara, Japan, 2015 年 8 月5日
    • Katsuki Fujisawa, A Challenge to Graph500 Benchmark: Trillion-Scale Graph Process- ing on K Computer, ISC15 : HPC in Asia 02, Frankfurt Messe, Germany, 2015 年 7 月 15日
    • Katsuki Fujisawa, Large-Scale Graph Analysis for Cyber Security on Post Peta-Scale Supercomputers, Kyushu Universuty Cybersecurity Center Opening Ceremony and Cybersecurity Symposium, 九州大学, 2015 年 7 月 8 日
    • 藤澤克樹, グラフ解析と最適化技術で実現する都市 OS, システム制御情報学会 SCI 2015, 大阪市中央電気倶楽部, 2015 年 5 月 22 日
    • 藤澤克樹, 大規模並列環境下でのハイブリッド並列の開発と超大規模数理最適化 問題の解決, 先駆的科学計算に関するフォーラム 2015, 九州大学情報基盤研究開発センター, 2015年4月24日
    • 藤澤克樹, 都市 OS の創り方 5 ビッグデータ解析で福岡市の未来(5分後から数年後まで)を予測する!編, 九州大学共進化社会システム創成シンポジウム 都市 OS はこう 創る!, 九州大学, 2015年4月10日
    • 藤澤克樹, チュートリアル講演: 最適化問題と計算の今後 – 大規模問題をどこまで解決できるのか? –, ウィンタースクール 「数学ソフトウェア・チュートリアル」, 九州大 学, 2015年2月19日
    • 藤澤克樹, グラフ解析と最適化ソフトウェアにおける三位一体の開発の現状と今後 - アルゴリズム + アプリケーション + HPC - , ワークショップ「数値シミュレーションだけではないスーパーコンピュータ活用」, 九州大学情報基盤研究開発センター, 2015 年 1月14日
    • 藤澤克樹, 最適化問題と計算の今後 – 大規模問題をどこまで解決できるのか? –, 平成 26年度 SICE 制御部門プラントモデリング部会第2回研究会, 統計数理研究所, 2014 年12月25日
    • Katsuki Fujisawa, Advanced Computing and Optimization Infrastructure for Ex- tremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, 2014 ATIP Workshop: Japanese Research Toward Next-Generation Extreme Computing, SC14, New Orleans, 2014年11月17日
    • 藤澤克樹, スーパーコンピュータを用いた大規模グラフ解析と Graph500 ベンチマー ク, サイエンティフィック・システム研究会 科学技術計算分科会 2014 年度会合次世代 HPC を支える技術, ホーテルオークラ神戸, 2014 年 10 月 29 日
    • Katsuki Fujisawa, Advanced Computing and Optimization Infrastructure for Ex- tremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, IMI Workshop on Optimization in the Real World, Kyushu University, 2014 年 10 月 14 日
    • 藤澤克樹, チュートリアル講演: グラフ解析・ネットワーク分析入門, 日本オペレーショ ンズ・リサーチ学会 2014 年秋季研究発表会. 北海道科学大学, 2014 年 08 月 29 日
    • 藤澤克樹, Tegra K1 プロセッサ上での高速かつ省電力なグラフ探索ソフトウェアの開 発, NVIDIA GTC Japan 2014, 東京ミッドタウンホール&カンファレンス, 2014 年 7 月 16日
    • K. Fujisawa, Petascale General Solver for Semidefinite Programming Problems with over Two Million Constraints, : RTE-IBM Workshop Semi-Definite Programming for Optimal Power Flow Problem, Dublin, Ireland, Apr 23, 2014.
    • 藤澤克樹, 次世代スーパーコンピュータ技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用, 株式会社日立製作所横浜研究所, 2014 年 3 月 14 日
    • 藤澤克樹, 次世代スーパーコンピュータ技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用, 数学協働プログラムチュートリアル「ビッググラフと最適化」, 統計数理研究所, 2014年3月12日
    • 藤澤克樹, 次世代スーパーコンピュータ技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用, 第 5 回暗号フロンティア研究会, 北陸先端科学技術大学院大学, 2014 年 3 月 5 日
    • K. Fujisawa, Advanced Computing and Optimization Infrastructure for Extremely Large-Scale Graphs on Post Peta-Scale Supercomputers, The Japanese Extreme Big Data Projects Workshop, Hotel Monterey La Soeur Fukuoka, Fukuoka JAPAN, Feb 26, 2014.
    • 藤澤克樹, 超大規模半正定値計画問題に対する高性能汎用の開発と評価, 文部科学省数学協働プログラムワークショップ「正定対称行列をめぐるモデリング・数理・アルゴリズムの世界」 , 政策研究大学院大学, 2014 年 1 月 14 日
    • 藤澤克樹, TSUBAME によるグラフ解析と数理最適化問題のグランドチャレンジ, シンポジウム「スーパーコンピュータ TSUBAME の進化と未来」東京工業大学学術国際情報センター, 2013 年 12 月 10 日
    • 藤澤克樹, ポストぺタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤, 九州大学 マス・フォア・インダストリ研究所 研究集会:「グラフビッグデータ」, 2013 年 12 月 5 日
    • 藤澤克樹, 最適化と計算の今後:大規模問題をどこまで解決できるのか?, 日本オぺレー ションズ・リサーチ学会秋期発表大会 研究賞受賞特別講演, 徳島大学, 2013 月 9 月 11 日
    • 藤澤克樹, NVIDIA プロセッサによる最適化高速計算及び省電力グラフ探索, NVIDIA GTC Japan 2013, 東京ミッドタウンホール&カンファレンス, 2013 年 7 月 30 日
    • 藤澤克樹, 数学ソフトウエアの開発と今後の方向性 – HPC 技術の活用、産学連携、教 育プログラム –, 九州大学 IMI Colloquium, 2013 年 7 月 17 日
    • 藤澤克樹, 次世代スパコン技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用, 第 313 回九州大学数値解析セミナー (Q-NA), 九州大学, 2013 年 6 月 25 日
    • 藤澤克樹, 応用数理から見た次世代スパコンの開発と利用, パネルディスカッション, 日 本応用数理学会, 東洋大学, 2013 年 3 月 14 日
    • 藤澤克樹, 大規模最適化問題に対するソフトウェア開発と高速&安定計算 –理論からスパコンまで–, 日本数式処理学会東北地区合同分科会, 仙台市カルチャー仙台ビル, 2013 年1月26日
    • 藤澤克樹, 大規模最適化問題に対するソフトウェア開発と高速&安定計算 –理論からスパコンまで–, JST ERATO 湊離散構造処理系プロジェクトセミナー, 北海道大学, 2012 年12月12日
    • 藤澤克樹, 高速化と省電力技術で今後大きく変化する最適化ソフトウェア,Gurobi Opti- mizer ソリューション セミナー 2012, 東京コンファレンスセンター品川大ホール, 2012 年10月4日
    • 藤澤克樹, 大規模半正定値計画問題に対する高速計算 – ポストぺタスパコン上での最 適化ソフトウェア –, 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 第 24 回 RAMP シンポジウム, 東北大学, 2012年9月27日
    • 藤澤克樹, Excel で学ぶ OR, 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2012 年度 第1回 OR セミナー, 構造計画研究所 (東京), 2012 年 9 月 21 日
    • 藤澤克樹, 次世代スパコン技術を用いた超大規模グラフ解析と実社会への応用, FIT2012 情報科学技術フォーラム, 法政大学, 2012 年 9 月 4 日
    • 藤澤克樹, 大規模半正定値計画問題に対するソフトウェアと高速&安定計算による解決 –理論からスパコンまで–, 第 14 回情報論的学習理論ワークショップ、 奈良女子大学(奈良市), 2011年11月9日
    • 藤澤克樹, 最適化(数理計画)問題の基礎, 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 2011年度 第1回 OR セミナー, 構造計画研究所 (東京), 2011 年 10 月 21 日
    • 藤澤克樹, ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤, 最適化理 論の産業・諸科学への応用、 九州大学マス・フォア・インダストリ研究所、 2011 年 10 月13日
    • 藤澤克樹, ポストペタスケールシステムにおける超大規模グラフ最適化基盤、 e-サイエ ンスに向けた革新的アルゴリズム基盤 第 1 回シンポジウム、はこだて未来大学、2011 年9月4日
    • 藤澤克樹, 最適化と計算に関する最新の傾向について, 富士通研究所技術セミナー (川 崎市), 2011年2月23日
    • K. Fujisawa, SDPA project: Solving large-scale semidefinite programs, Parallel Com- puting and SDP Workshop, Zuse-Institute Berlin, Germany, 2010 年 12 月 1 日
    • 藤澤克樹, SDP のモデリングと応用及び大規模計算, 日本オペレーションズ・リサーチ 学会, 2010 年度 第1回 OR セミナー, 構造計画研究所 (東京), 2010 年 11 月 5 日.
    • 藤澤克樹, 大規模最適化問題に対するソフトウェアと高高速&安定計算による解決 – 理 論からスパコンまで –, IBM TokyoResearch セミナー, 2010 年 7 月 13 日
    • 藤澤克樹, 計算と最適化に今後訪れる世界, 日本 OR 学会「計算と最適化の新展開」研 究部会, つくば– 未来を担う若手研究者の集い 2010 –, 2010 年 6 月 27 日
    • K. Fujisawa, Fast and stable computation for the Semidefinite Programming, HPOPT 2010 - 11th International Workshop on High Performance Optimization Techniques, Tilburg University, The Netherlands, 2010 年 6 月 16 日


    主な学会活動

    • SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (PP22), Organizing Committee, 2021年〜
    • ICPP PC Member, 2020年〜
    • BEAM-ME Project(Germany), International Advisory Board, 2017 年〜2020年
    • Pacific Journal of Mathematics of Industry, Editorial Board, 2014 年~
    • xSIG (Cross-SIG), プログラム委員, 2017~
    • ACSI(Annual Meeting on Advanced Computing System and Infrastructure), プログラム委員, 2014~2016 年
    • HPCS 2014 ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム, プログラム委員長, 2013 年
    • SACSIS 2013 - 先進的計算基盤システムシンポジウム -, プログラム委員, 2013 年
    • 日本オペレーションズ・リサーチ学会, RAMP シンポジウム幹事, 2011 年~2013 年
    • IEEE Control Systems Society Technical Committee on Computational Aspects of Control Systems Design (TC-CACSD), 2010 年~
    • 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 研究部会:計算と最適化の新展開, 主査, 2009 年 ~2012 年
    • HPCS ハイパフォーマンスコンピューティングと計算科学シンポジウム, プログラム委員, 2005 年~
    • SACSIS 2006 - 先進的計算基盤システムシンポジウム -, グリッドチャレンジ 2006, 実 行委員, 2006 年
    • 情報処理学会, HPC 研究会, 運営委員, 2003 年~2006 年
    • 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 第 14 回 RAMP シンポジウム 実行委員, 京都, 2002 年
    • 日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部研究部会:若手OR研究者の会 幹事, 2001 年~2002 年.
    • 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 第 10 回 RAMP シンポジウム 実行委員, 京都, 1998 年


    競争的資金の獲得状況(科研費の研究分担者分は除く)

      研究代表者

    • 文部科学省科学研究費補助金 基盤研究 (A) 2021 年~2026 年, 超スマート社会実現のためのユニバーサル多様体学習アルゴリズムの開発と産業応用
    • 文部科学省科学研究費補助金 基盤研究 (A) 2016 年~2021 年, スマートシティ実現のた めの多階層型データ解析及び最適化システムの開発と評価
    • 文部科学省科学研究費補助金 新学術領域研究 (研究領域提案型) 2014 年~2016 年, ス パースデータの多階層メモリへの配置及び高速かつ省電力計算手法の開発と検証 (研究 領域名: スパースモデリングの深化と高次元データ駆動科学の創成)
    • JST CREST ポストペタスケール高性能計算に資するシステムソフトウェア技術の創出, 2011 年 10 月~2017 年 3 月 (研究課題名:ポストペタスケールシステム における超大規模グラフ最適化基盤))
    • 中央大学特定課題研究費, 2011~2012 年度(研究課題名: 超大規模最適化問題に対する高速計算 – クラスタ計算機を用いた SDPARA の数値計算-)
    • 日本私立学校振興・共済事業団 学術研究振興資金, 2010 年度(研究課題 名:大規模動的ネットワークの最適化モデリングと高速計算による解決)
    • 文部科学省科学研究費補助金 基盤研究 (C), 2009 年 4 月~2012 年 3 月 (研究課題名: 自動設定機能を備えた最適化問題用オンライン・ソルバーの構築と公開)
    • 中央大学大学院理工学研究科, 大学院高度化推進特別経費, 2009 年度(研究課題名: インスタンス特性と新世代ソフトウェア実装方式との融合方法の解明)
    • 文部科学省私立大学等研究設備整備費等補助金, 2008 年度(研究課題名: クラスタ & グリッド計算技術を用いた最適化問題用オンライン・ソルバーシステム)

      • 研究分担者

    • JST CREST Society5.0を支える革新的コンピューティング技術, 2018 年 10 月~ (研究課題名:エッジでの高効率なデータ解析を実現するグラフ計算基盤))
    • JST計算科学技術活用型特定研究開発推進事業(ACT-JST),2001年4月~2005年11 月, (研究課題名: コモディティクラスタ技術によるテラスケール大規模数理最適化)


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