藤澤 克樹 | 中央大学理工学部
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概要
関連著者
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藤澤 克樹
中央大学理工学部
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藤澤 克樹
中央大学理工学部経営システム工学科
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中央大学理工学研究科経営システム工学専攻
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藤澤 克樹
中央大学
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安井 雄一郎
中央大学
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森戸 晋
早稲田大学創造理工学部
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久保 幹雄
東京商船大学
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森戸 晋
早稲田大学 創造理工学部
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藤沢 克樹
京都大学
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藤沢 克樹
早稲田大学
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森戸 晋
早稲田大学
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NECシステムプラットフォーム研究所
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藤澤 克樹
東京電機大学:産業技術総合研究所
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上智大学理工学部
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東京海洋大
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中央大学|jst Crest
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理化学研究所情報基盤センター
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中田 和秀
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東京工業大学
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笹島 啓史
中央大学
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後藤 和茂
テキサス州立大学
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中田 和秀
東京工業大学
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山下 真
東京工業大学
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藤沢 克樹
中央大学
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山下 真
神奈川大学工学部情報システム創成学科
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後藤 和茂
マイクロソフト株式会社
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理化学研究所 情報基盤センター
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宮本 裕一郎
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鳥海 重喜
中央大学理工学部
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田口 東
中央大学理工学部
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宮本 裕一郎
上智大学
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田浦 健次朗
東京大学大学院情報理工学系研究科
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田浦 健次朗
東大 大学院情報理工学系研究科
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田口 東
中央大学
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佐藤 仁
東京工業大学
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小島 政和
東京工業大学情報理工学研究科数理・計算科学専攻
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小林 和博
(独)海上技術安全研究所
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小林 和博
(独)海上技術安全研究所物流研究センター
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鳥海 重喜
中央大学 理工学部
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藤澤 克樹
東京電機大学
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品野 勇治
Zuse Institute Berlin
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鳥海 重喜
中央大学
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鳥海 重喜
独立行政法人海上技術安全研究所物流研究センター
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鳥海 重喜
中央大学理工学部情報工学科
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鳥海 重喜
中央大学大学院 理工学研究科 情報工学専攻
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藤澤 克樹
東京電機大学理工学部数理科学科:独立行政法人 産業技術総合研究所 グリッド研究センター
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田浦 健次郎
東京大学
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下村 雅彦
早稲田大学
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吉川 明男
早稲田大学
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田口 東
中央大学理工学部情報工学科
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下村 雅彦
(株)三菱総合研究所
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小島 政和
東京工業大学
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高宮 安仁
日本電気システムプラットフォーム研究所
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佐藤 仁
東京工業大学学術国際情報センター
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小林 和博
(独)海上技術全研究所運航・物流系
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品野 勇治
Zuse Institute Berlin, Department Optimization Takustr
著作論文
- 大規模最短路問題に対する高速処理システム : メモリ階層構造の考慮とクラスタ&クラウド技術による高速化 (21世紀の数理計画 : アルゴリズムとモデリング)
- 最適化ソルバー開発への最新の情報技術の適用について(半正定値計画に対するソルバーと応用例)
- 半正定値計画問題に対するソフトウェア開発で用いられる新技術について (21世紀の数理計画 : アルゴリズムとモデリング)
- 2-F-14 大規模最短路問題に対するダイクストラ法の高速化(グラフ(2))
- 最短路検索(OR事典Wiki)
- 1-A-5 大規模最短路問題に対する高速処理システム : メモリ階層構造の考慮とクラスタ&クラウド技術による高速化(つくばOR学生発表(5))
- 最短路問題(OR事典Wiki)
- "Bare Metal" Cloud: 実マシンを提供するクラウドサービス
- 大規模最短路問題に対するダイクストラ法の高速化 (最適化モデルとアルゴリズムの新展開)
- SDPA project and new features of SDPA 7.1.0 (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--RIMS研究集会)
- 最適化ソフトウェアSDPA
- 大規模最短路問題に対するダイクストラ法の高速化 (最適化モデルとアルゴリズムの新展開--RIMS研究集会報告集)
- Clusteringによるグラフ分割問題へのメタ解法(グラフ・ネットワーク(2))
- Experimental analysis of a semidefinite programming approach to the graph partitioning problem
- Fast Implementation and Experiments of n Queens' Problem
- Parameter Optimization of the Tabu Search for the Maximum Clique Problem
- An Approximate Algorithm for the Maximum Stable Set Problem
- 最適化問題に対する並列計算技術の適用(パラレルコンピューティングの応用)
- 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(OR研究の最前線)
- 最適化分野におけるクラウド技術の利用(クラウドとアナリティクス)
- 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?(研究の楽しさ)