台湾で国際学会に参加してきた

今日まで台湾の高雄で国際学会に参加してきた。
今回のは、コンピュータ関係とIT関係、ということで、普段の数理最適化よりも幅広くいろんな内容を聞くことが出来て、面白かった。
あと、コンピュータやITのあたりだと、数理最適化のように数学のイメージが強いところって、あんまり人気がないのかも、と個人的には思ったりする。

まぁ、それはさておき、今回の学会では台風１１号が高雄を直撃して、学会のスケジュールにも大幅な変更があった。学会運営の方も「安全でないと思ったら、無理してまで学会会場に来ずに、ホテルに留まってほしい」とアナウンスしたりで、あちこちに影響が出ていた。参加者も大変には大変だったと思うけど、学会運営の方も今回の大幅な変更には、さぞ大変だったに違いない、と思う。

ICCOPT2019に参加してきた

先週一週間かけて BerlinのICCOPT2019に参加してきたので、簡単にメモなどしておく。

今回のフライトはKLMというこでアムステルダム経由。機内では、あまり新しい映画はなかったけど「Fly me to the Saitama」があったので、これをチェック。この映画、埼玉・東京・千葉・神奈川に住んでいると面白いけど、関西あたりとかの人だと地名もよく分からないのでは？しかも、海外の人にも分かるんだろうか。例えば New York のとなりに New Jersey があるけど「Fly me to the New Jersey」とかあって日本人にどれだけ分かるだろうか、っていう感じ。
ただ、話の内容は結構シリアスなところもあり、多くの難民問題を抱えるヨーロッパの人たちに見てもらいたいところもある。

まぁ、そんなこんなでフライトは特に問題なく、ベルリンに到着。会場はTU BerlinということでISMP2012と全く同じ建物。７年前の地図を頭の中に思い出したりで、まったく迷うことなく到着。テーゲル空港に着陸してからバスを乗り継いでホテルにチェックインしてからも６５分で会場に到着できる。

今回のセッションの割合からいうと、やはり機械学習とか、それに関連した内容は多い印象がある。ただ、こういった内容も数理最適化の理論的研究という意味では、ISMPのときよりも減りつつあるかも、という印象がある。
でも、それで何もかもなくなってしまう、ということでもなく、周辺分野とミックスしてきて機械学習の知見をパーツとして使っている研究も多くなったりなどなど、「機械学習」が前面に出てこなくなっている、という一面もあるんだと思う。
あと、機械学習関係は、それぞれの国で大きな予算がついているところもあったりするようで「大きな予算がないと勝負にならない分野になりつつある」という話を聞いたりすると、そういうものの考え方もあるのね、と思ったりする。

あと、数理最適化の中でも分野ごとに年齢層は結構違っていて、あるセッションでは発表も聞いている人も若い人だらけ、という分野があった。こういう分野は、将来的に成長する可能性もあると思うので、どういった内容があるかはチェックしておこうかと思う。

ちなみに、学会バンケットはボートでシュプレー川での往復で、ヘルムホルツ通りあたりで乗船と下船だったけど、アレキサンダープラッツまで行ったりで、テレビ塔があったり、博物館島の横を通ったりととても面白かった。国会議事堂や連邦首相府のすぐ近くも通ったりする。ただ、ビュッフェの料理が１か所にしかなく、長い行列になっていた。やはりICCOPTは連続最適化の集まりなので、ロジスティクス関係の最適化には弱いに違いない。

学会以外のところでは、TU Berlin からすぐ、ということで動物園駅のあたりにも寄ってきた。2012年のときとあまり変わってもいないけど（駅前のバーガーキングは撤退してた）、2016年12月にテロがあった関係で教会のあたりは車では入りにくくなっていた。

学会の方は全体的にスムーズに進み、発表件数は約700件、ということでは３年前よりも30%ぐらい増えている。
３年後の ICCOPT がどこで開催されるか、というアナウンスは特になかったけど、やはりアジア、ヨーロッパ、ときたら南北アメリカ大陸のあたりになるんだろうか？


（食事編）
今回は何泊かしたので夕飯については、みんなで食べに行ってガヤガヤ楽しんだり、ひとりでレストランに行っておとなしく楽しんでみたり、と色んなパターンが楽しめた。一番おいしかったと思うのは、シュニッツエルで長さが４０㎝もあって食べきれなかったけど（下にたくさんのポテトサラダも構えている）、とにかくできたてアツアツでおいしかった。

Marpが簡単なスライドづくりに便利

他の人にメモを送るときに TeX の数式を入れたいときがある。
こうなると、TeX で書いてコンパイルして、という作業が必要だけど、そもそも１，２枚の５個ぐらいの数式だとわざわざ TeX で書くのも大げさな気がする。

そういったときに Marp を使うと簡単にできる。インストールする必要もなくて
https://web.marp.app/
にアクセスして、適当に数式を $$ で挟んで書くだけ。これで TeX の数式で書ける。（正確には KaTeX の数式を書ける。）

リアルタイムで変換されるのでコンパイルの必要もないし、出来上がったら左上の青い三角のあたりでPDF出力することもできるし、markdown で保存しておくこともできる。

査読に６年の論文がある

今日、ある論文の投稿した日と採択された日に何気なく目をやってみたら、なんと６年もかかっていた。
査読の途中に何があってこれだけ時間がかかったかは、もちろん論文には書かれていないわけだけど、それにしても６年というのは長いものだ。。。ここまで時間がかかっても途中で挫けなかった著者はすごいな、と思ったりする。

ヒトの有効な集団サイズが１万人しかない

最近、ちょっと調べ物をしていて集団遺伝学などに表れる「有効な集団サイズ」を調べたりしていたら、「ヒトの有効集団サイズが１万人程度しかない」というブログ記事があった。
http://macaque.blogspot.com/2010/09/blog-post.html

いまの世界人口が７０億人を超えていることを考えてみると、１万人というのは結構少ないような印象もある。
個人的には「え、そんだけでいいの？」という感じでもある。

論文読み：皇帝ペンギン

皇帝ペンギンのふるまいを使ってメタヒューリスティクスを使ったという論文があり、これがなかなかに面白い。

Emperor Penguins Colony: a new metaheuristic algorithm for optimization
https://link.springer.com/article/10.1007/s12065-019-00212-x


皇帝ペンギンを数理モデル化する、というアイデアが、なかなか簡単には着想できるようなものでもないし、どうやって皇帝ペンギンにたどり着いたかが気になるところ。

あと、前半はメタヒューリスティクスのサーベイとしても、いろんな動物がモデル化されていることが分かって、これも興味深い。
動物図鑑を買いに行きたくなってしまう。

論文読み：Logarithmic-Barrier Decomposition Interior-Point Methods for Stochastic Linear Optimization in a Hilbert Space

最近はいろいろと制約条件がある関係で論文読みの内容をここには書いていなかったけど、たまには論文読みの内容を書いておくことにする。
今回読んだ論文があるのは、
http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2019/04/7148.html

最近の内点法の論文には、一連の論文になっていることがあって、例えば
[1] まずは LP について書く
[2] 次に Convex Quadratic Programming について書く
[3] そして SOCP に拡張して
[4] さらに SDP に拡張して
[5] 最終的に錐最適化に拡張する
と５本ぐらいの論文が一連の論文となっていたりする。

今回挙げた論文の文脈では、[5] までは既存論文で行われている内容で、
[6] Hilbert 空間に拡張する
ということが行われている。

個人的に面白いと思うのは、[1]-[6]までで計算量のオーダーが変わらないことである。
つまり、計算量という観点だけから見ると、self-concordant が使える範囲では計算量が悪化しない。