Preprints

• João Gouveia, Masaru Ito, and Bruno F. Lourenço, "Minimal hyperbolic polynomials and ranks of homogeneous cones," April 2024.
• Masaru Ito and Bruno F. Lourenço, "Eigenvalue programming beyond matrices," September 2023.

学術誌論文

• Masaru Ito, Zhaosong Lu and Chuan He, "A parameter-free conditional gradient method for composite minimization under Hölder condition," Journal of Machine Learning Research, 24(166), pp.1--34, 2023.
• Masaru Ito and Bruno F. Lourenço, "Automorphisms of rank-one generated hyperbolicity cones and their derivative relaxations," SIAM Journal on Applied Algebra and Geometry, 7, pp.236--263, 2023.
• Masaru Ito and Mituhiro Fukuda, "Nearly optimal first-order methods for convex optimization under gradient norm measure: An adaptive regularization approach," Journal of Optimization Theory and Applications, 188, pp.770-804, 2021.
• Koichiro Akiyama, Shuhei Nakamura, Masaru Ito, and Noriko Hirata-Kohno, "A key exchange protocol relying on polynomial maps," International Journal of Mathematics for Industry, 11(1), 2019. DOI:10.1142/S2661335219500035
• Masaru Ito and Bruno F. Lourenço, "The automorphism group and the non-self-duality of p-cones," Journal of Mathematical Analysis and Applications, 471, pp.392--410, 2019.
• Masaru Ito and Bruno F. Lourenço, "The p-cones in dimension $n \geq 3$ are not homogeneous when $p \neq 2$," Linear Algebra and its Applications, 533, pp.326--335, 2017.
• Masaru Ito and Bruno F. Lourenço, "A bound on the Carathéodory number," Linear Algebra and its Applications, 532(1), pp.347--363, 2017.
• Masaru Ito and Mituhiro Fukuda, "A family of subgradient-based methods for convex optimization problems in a unifying framework," Optimization Methods and Software, 31(5), pp.952--982, 2016.
• Masaru Ito, "New results on subgradient methods for strongly convex optimization problems with a unified analysis," Computational Optimization and Applications, 65(1), pp.127--172, 2016.
• Masaru Ito and Noriko Hirata-Kohno, "Optimization for Lattices and Diophantine Approximations," Interdisciplinary Information Sciences 19(2), pp.135--142, 2013.

学会誌記事など

• 伊藤勝, ロウレンソ 武流野 フィゲラ, 「p次錐の幾何学」, オペレーションズ・リサーチ, 65(12), pp.668--674, 2020.
• 伊藤勝, 「凸最適化問題に対する一次法とその理論―加速勾配法とその周辺―」, オペレーションズ・リサーチ, 64(6), pp.326--334, 2019.

口頭発表（国際会議）

• Masaru Ito, "Adaptive gradient-based method for convex optimization problems under error bounds," 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics (ICIAM2023), Session 00815, Tokyo, Japan, August 2023.
• Masaru Ito and Bruno F. Lourenço, "Optimization problems with eigenvalue constraints," SIAM Conference on Optimization (OP23), MS147, Seattle, Washington, USA, May 2023.
• Masaru Ito and Bruno F. Lourenço, "Automorphism Groups of the Derivative Relaxations of Rank One Generated Hyperbolicity Cones," The seventh International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT/MOPTA 2022), Bethlehem, Pennsylvania, USA, July 2022.
• Masaru Ito, Zhaosong Lu and Chuan He, "Adaptive Step-Size Rule for Conditional Gradient Methods Minimizing Weakly Smooth Objective Functions," SIAM Conference on Optimization (OP21), MS69, July 2021 (virtual conference).
• Masaru Ito and Mituhiro Fukuda, "Nearly optimal first-order method under Hölderian error bound: An adaptive proximal point approach," The Sixth International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT2019), Berlin, German, August 2019.
• Masaru Ito and Mituhiro Fukuda, "An adaptive first order method for weakly smooth and uniformly convex problems," The 23rd International Symposium on Mathematical Programming (ISMP2018), Bordeaux, France, July 2018.
• Masaru Ito and Bruno F. Lourenço, "A Bound on the Carathéodory Number," SIAM Conference on Optimization (OP17), CP15, Vancouver, Canada, May 2017.
• Masaru Ito, "An Adaptive Restarting for Universal Gradient Method of Minimizing Strongly Convex Functions," The Fifth International Conference on Continuous Optimization, Tue.C.5K, Tokyo, Japan, August 2016.
• Masaru Ito, "New Results on Subgradient Methods for Weakly Smooth and Strongly Convex Problems," the 22nd International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2015) , TD22, Pittuburgh, USA, July, 2015.
• Masaru Ito and Mituhiro Fukuda, "A unified framework for subgradient algorithms minimizing strongly convex functions," SIAM Conference on Optimization, CP22, San Diego, California, USA, May 2014.
• Masaru Ito, "A unified framework of subgradient algorithms for convex optimization problems," The Fourth International Conference on Continuous Optimization, Mon.C.22, Lisbon, Portugal, July 2013.
• Masaru Ito, "Optimization for lattices and Diophantine approximation," Diophantine Analysis and Related Fields 2013, Tokyo, Japan, January 2013.

口頭発表（国内会議）

• ^＊伊藤勝, 「最適化問題に対する一次法とその反復計算量の理論」, 日本応用数理学会 第14回 三部会連携「応用数理セミナー」, 2022年 12 月（オンライン開催）.
• ^＊伊藤勝, 武流野 ロウレンソ, 「双曲錐と導分による緩和の自己同型群」, 日本応用数理学会2022年度年会, 北海道大学 (ハイブリッド開催), 2022年 9 月.
• ^＊伊藤勝, Zhaosong Lu, Chuan He, 「弱平滑な最適化問題に対する Frank-Wolfe 法のステップ幅選択規則」, 京都大学数理解析研究所共同研究「数理最適化の理論と応用の深化」, 2021年 8 月 19 日（オンライン開催）.
• ^＊伊藤勝, Zhaosong Lu, Chuan He, 「Frank-Wolfe 法における適応的なステップ幅の選択」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2021 年春季研究発表会, 東京工業大学（オンライン開催）, 2021年 3 月.
• ^＊伊藤勝, 「一次法の構築と計算量解析について」, 第31回RAMP数理最適化シンポジウム (RAMP2019), 慶應義塾大学, 2019年 11 月.
• ^＊伊藤勝, 福田光浩, 「勾配のノルムを停止条件とする準最適な一次法」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2019 年春季研究発表会, 千葉工業大学, 2019年 3 月.
• ^＊伊藤勝, Bruno F. Lourenço, 「p 次錐の自己同型群と非双対性」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018 年秋季研究発表会, 名古屋市立大学, 2018年 9 月.
• ^＊伊藤勝, 福田光浩, 「凸最適化に対する一次法の再出発法と未知パラメータへの適応」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2018 年春季研究発表会, 東海大学, 2018年 3 月.
• ^＊伊藤勝, Bruno F. Lourenço, 「p 次錐の非等質性について」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017 年秋季研究発表会, 関西大学, 2017年 9 月.
• ^＊伊藤勝, 中村周平, 秋山浩一郎, 平田典子, "A key exchange protocol via polynomial automorphisms related to Jacobian conjecture," 日本応用数理学会 2017年 研究部会連合発表会, 電気通信大学, 2017年 3 月.
• ^＊伊藤勝, 「凸最適化問題に対する一次法」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会研究部会「最適化の基盤とフロンティア」第 10 回研究会, 東京理科大学, 2016年 12 月.
• ^＊伊藤勝, Bruno F. Lourenço, 「カラテオドリ数の上界について」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016 年秋季研究発表会, 山形大学, 2016年 9 月.
• ^＊伊藤勝, 「凸最適化問題に対するヘルダー条件のもとでの最適な劣勾配アルゴリズムの提案」, 最適化の基盤とフロンティア - 未来を担う若手研究者の集い2015 -, 筑波大学, 2015 年 5 月.
• ^＊伊藤勝, 「凸最適化問題に対するヘルダー条件のもとでの最適な劣勾配アルゴリズムの提案」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2015 年春季研究発表会, 東京理科大学, 2015年 3 月.
• ^＊伊藤勝, 「特殊構造をもつ凸最適化問題に対する勾配アルゴリズムの新しい解析」, 最適化の理論と応用 – 未来を担う若手研究者の集い 2014 –, 筑波大学, 2014 年 5,6 月.
• ^＊伊藤勝, 「特殊構造をもつ凸最適化問題に対する勾配アルゴリズムの新しい解析」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2014 年春季研究発表会, 大阪大学, 2014年 3 月.
• ^＊伊藤勝, 「凸計画問題に対する劣勾配アルゴリズムの新しい枠組み提案」, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2013 年春季研究発表会, 東京大学, 2013 年 3 月.
• ^＊伊藤勝, 「Extremal convex problem に対する estimate sequence の概念」, 最適化の理論と応用 – 未来を担う若手研究者の集い 2012 –, 筑波大学, 2012 年 6 月.

経歴

• 職歴
  • 2022年 4 月〜現在. 日本大学 理工学部 数学科 助教
  • 2016年 4 月〜2022年 3 月. 日本大学 理工学部 数学科 助手
• 学歴
  • 2017年 9 月 20 日. 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）取得.
    学位論文題目「A Unifying Framework of Subgradient-Based Methods for Structured Convex Optimization Problems」
    和文題目「特殊構造をもつ凸最適化問題に対する劣勾配法の統一的枠組み」
  • 2016年 3 月 31 日. 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 満期退学.
  • 2013年 3 月 26 日. 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 修士課程 修了. 修士（理学）取得.
    学位論文題目「凸計画問題に対する劣勾配アルゴリズムの新しい枠組み提案」
  • 2011年 3 月 25 日. 日本大学 理工学部 数学科 卒業. 学士（理学）取得.
• 所属学会
  • 2016年〜現在. 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 正会員
  • 2016年〜現在. 日本数学会, 正会員
  • 2016年〜現在. 日本応用数理学会, 正会員
  • 2015年〜現在. Mathematical Optimization Society, Member
• 学会活動
  • 2019年〜現在. 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 庶務幹事
  • 2023年〜現在. 日本応用数理学会 若手の会 運営委員
  • 2021年4月〜2024年3月. 日本応用数理学会 学会誌編集委員
  • 2021年3月〜2023年2月. 日本オペレーションズ・リサーチ学会研究部会「最適化手法とアルゴリズム (SOMA)」, 幹事
  • 2017年〜2019年. 日本オペレーションズ・リサーチ学会, 論文誌編集幹事

受賞等

• 伊藤勝, 第11回研究賞奨励賞, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 , 2021年9月16日.
• 伊藤勝, 最優秀発表賞, 最適化の基盤とフロンティア - 未来を担う若手研究者の集い2015 - , 2015年 5 月.
• 伊藤勝, 学生優秀発表賞, 日本オペレーションズ・リサーチ学会 2015 年春季研究発表会, 2015年 3 月.