講演

国際会議

1. M. Yamada and H. Sato, Conjugate gradient methods for optimization problems on symplectic Stiefel manifold, The 62nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2023), Marina Bay Sands, Singapore, December, 2023.

2. H. Sato, Optimization on manifolds by Riemannian gradient methods, 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics, Waseda University, Tokyo, Japan, August, 2023. (Invited)

3. K. Chen, H. Sato, and E. H. Fukuda, Nonlinear conjugate gradient method for vector optimization on Riemannian manifolds, 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics, Waseda University, Tokyo, Japan, August, 2023.

4. Y. Yamakawa and H. Sato, Sequential optimality conditions for nonlinear optimization on Riemannian manifolds and a globally convergent augmented Lagrangian method, 10th International Congress on Industrial and Applied Mathematics, Waseda University, Tokyo, Japan, August, 2023.

5. H. Sato, General framework of conjugate gradient methods on Riemannian manifolds, International Workshop on Continuous Optimization, December, 2022. (remote conference) (Invited)

6. H. Sato, Simple acceleration of the Riemannian steepest descent method with the Armijo condition, The 60th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2021), December, 2021. (remote conference)

7. H. Sato, New class of Riemannian conjugate gradient methods, SIAM Conference on Optimization (OP21), July, 2021. (remote conference) (Invited)

8. H. Sato, Conjugate gradient methods on Riemannian manifolds, Oberwolfach mini-workshop Computational Optimization on Manifolds, November, 2020. (remote conference) (Invited)

9. H. Sato and K. Sato, Riemannian gradient-based online identification method for linear systems with symmetric positive-definite matrix, The 58th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2019), Palais des Congrès et des Expositions Nice Acropolis, Nice, France, December, 2019.

10. H. Sato, Riemannian optimization algorithms and their applications, International Conference on Nonlinear Analysis and Convex Analysis—International Conference on Optimization: Techniques and Applications (NACA-ICOTA2019), Future University Hakodate, Hakodate, Japan, August, 2019. (Invited Lecture)

11. M. Kawai, T. Shiohama, and H. Sato, Practically feasible recommender systems for cold start problems, 5th Asia-Pacific World Congress on Computer Science and Engineering 2018 (APWC on CSE 2018), Fiji Marriott Resort Momi Bay, Nadi, Fiji, December, 2018.

12. H. Kasai, H. Sato, and B. Mishra, Riemannian stochastic recursive gradient algorithm, The 35th International Conference on Machine Learning (ICML 2018), Stockholmsmässan, Stockholm, Sweden, July, 2018.

13. H. Kasai, H. Sato, and B. Mishra, Stochastic recursive gradient on Riemannian manifolds, Geometry in Machine Learning (GiMLi 2018), Stockholmsmässan, Stockholm, Sweden, July, 2018. (Poster Presentation)

14. H. Kasai, H. Sato, and B. Mishra, Riemannian stochastic quasi-Newton algorithm with variance reduction and its convergence analysis, The 21st International Conference on Artificial Intelligence and Statistics (AISTATS 2018), H10 Rubicón Palace, Playa Blanca, Spain, April, 2018. (Poster Presentation)

15. K. Aihara and H. Sato, Solving a Newton equation on the Stiefel manifold with matrix-free Krylov subspace methods, 2018 SIAM Conference on Parallel Processing for Scientific Computing (SIAM PP18), Waseda University, Tokyo, Japan, March, 2018.

16. H. Sato and K. Sato, Riemannian optimal system identification algorithm for linear MIMO systems, The 56th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2017), Melbourne Convention Center, Melbourne, Australia, December, 2017.

17. M. Kawai, T. Shiohama, and H. Sato, Supervised-topic-model-based hybrid filtering for recommender systems, 2nd International Conference on Big Data, Cloud Computing, and Data Science Engineering (BCD 2017), ACT CITY Hamamatsu, Hamamatsu, Japan, July, 2017.

18. H. Sato and K. Sato, A new H^2 optimal model reduction method based on Riemannian conjugate gradient method, The 55th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2016), ARIA Resort & Casino, Las Vegas, USA, December, 2016.

19. H. Kasai, H. Sato, and B. Mishra, Riemannian stochastic variance reduced gradient on Grassmann manifold, The 9th NIPS Workshop on Optimization for Machine Learning (OPT 2016), Centre Convencions Internacional Barcelona, Barcelona, Spain, December, 2016. (Poster Presentation)

20. H. Kasai, H. Sato, and B. Mishra, Riemannian stochastic variance reduced gradient on Grassmann manifold, The Fifth International Conference on Continuous Optimization (ICCOPT 2016), National Graduate Institute for Policy Studies, Tokyo, Japan, August, 2016.

21. H. Sato and K. Sato, Riemannian trust-region methods for H^2 optimal model reduction, The 54th IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2015), Osaka International Convention Center, Osaka, Japan, December, 2015.

22. K. Aihara and H. Sato, Matrix-free Krylov subspace methods for solving a Riemannian Newton equation, 2015 SIAM Conference on Applied Linear Algebra (SIAM LA15), Hyatt Regency Atlanta, Atlanta, USA, October, 2015.

23. H. Sato and K. Aihara, Riemannian Newton's method for optimization problems on the Stiefel manifold, 22nd International Symposium on Mathematical Programming (ISMP 2015), Wyndham Grand Pittsburgh Downtown, Pittsburgh, USA, July, 2015.

24. A. Kitao, T. Shiohama, and H. Sato, Financial news classification based on topographic independent component analysis: Optimization on the Stiefel manifold, 16th Conference of the Applied Stochastic Models and Data Analysis (ASMDA 2015), University of Piraeus, Piraeus, Greece, June, 2015.

25. H. Sato, Riemannian optimization and its applications, Hong Kong-Tokyo Workshop on Scientific Computing, National Institute of Informatics, Tokyo, Japan, April, 2015.

26. H. Sato, Riemannian conjugate gradient method for complex singular value decomposition problem, The 53rd IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2014), JW Marriott Los Angeles L.A. LIVE, Los Angeles, USA, December, 2014.

27. H. Sato, Global convergence analysis of several Riemannian conjugate gradient methods, 2014 SIAM Conference on Optimization (SIAM OP14), Town and Country Resort & Convention Center, San Diego, USA, May, 2014.

28. H. Sato, Several matrix computation algorithms based on Riemannian optimization techniques, International Workshop on Eigenvalue Problems: Algorithms; Software and Applications, in Petascale Computing (EPASA 2014), Tsukuba International Congress Center EPOCHAL TSUKUBA, Tsukuba, Japan, March, 2014. (Poster Presentation)

29. H. Sato and T. Iwai, A complex singular value decomposition algorithm based on the Riemannian Newton method, The 52nd IEEE Conference on Decision and Control (CDC 2013), Firenze Fiera Congress & Exhibition Center, Florence, Italy, December, 2013.

30. H. Sato, Optimization algorithms on the Grassmann and the Stiefel manifolds with applications to numerical linear algebra, Nanjing-Kyoto Joint Workshop on Algorithms, Optimization and Numerical Analysis 2012, Kyoto University, Kyoto, Japan, March, 2012.

31. H. Sato, Optimization on manifolds, Joint Workshop on Modeling, Systems, and Control 2011, Hanoi University of Science and Technology, Hanoi, Vietnam, March, 2011.

国内学会・研究会

1. K. Chen, E. H. Fukuda, and H. Sato, Nonlinear conjugate gradient method for vector optimization on Riemannian manifolds, 日本オペレーションズ・リサーチ学会2023年秋季研究発表会，関西学院大学，2023年9月．

2. K. Chen, E. H. Fukuda, and H. Sato, Nonlinear conjugate gradient method for vector optimization on Riemannian manifolds, RIMS共同研究（公開型）「数理最適化: 理論と実践」，京都大学，2023年8月．

3. 佐藤寛之，リーマン多様体上の共役勾配法の数理とその周辺，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」第6回研究会，オンライン開催，2022年12月．（依頼講演）

4. 山田光隆，佐藤寛之，シンプレクティック固有値問題に対する多様体上の共役勾配法，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34回単独研究会，オンライン開催，2022年12月．

5. 山田光隆，佐藤寛之，シンプレクティックシュティーフェル多様体上の共役勾配法，日本オペレーションズ・リサーチ学会2022年度関西支部若手研究発表会，大阪大学，2022年10月．（山田光隆氏が日本オペレーションズ・リサーチ学会関西支部 2022年度若手研究発表会優秀発表賞を受賞）

6. 佐藤寛之，幾何学的最適化の数理，日本応用数理学会「若手の会」第3回若手研究交流会，北海道大学（ハイブリッド開催），2022年9月．

7. 佐藤寛之，p-ノルム球面上の最適化の理論と応用，日本応用数理学会2022年度年会，北海道大学（セミ・ハイブリッド開催），2022年9月．

8. 酒井裕行，佐藤寛之，飯塚秀明，Riemann多様体上のHZ型共役勾配法の固有値問題への応用，日本応用数理学会2022年度年会，北海道大学（セミ・ハイブリッド開催），2022年9月．

9. 河合未夢，佐藤寛之，塩濱敬之，Probabilistic Singular Value Decomposition: A Probabilistic Model on the Standard Simplex，日本応用数理学会2022年度年会，北海道大学（セミ・ハイブリッド開催），2022年9月．

10. 佐藤寛之，最適化問題に対する微分幾何学的アプローチとロボット工学への応用，第141回ロボット工学セミナー「ロボット工学における微分幾何学基礎」，オンライン開催，2022年8月．（依頼講演）

11. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化数理と非線形共役勾配法の一般的な枠組みについて，立命館大学数理工学セミナー，立命館大学，2022年8月．（依頼講演）

12. 山川雄也，佐藤寛之，リーマン多様体上の非線形最適化問題に対する点列最適性と大域的収束性を持つ拡張ラグランジュ法について，日本オペレーションズ・リサーチ学会2022年春季研究発表会，オンライン開催，2022年3月．

13. 山川雄也，佐藤寛之，相原研輔，リーマン多様体上の最適化におけるアルミホ直線探索の改良，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32回単独研究会，オンライン開催，2021年12月．

14. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化理論と勾配法について，第36回信号処理シンポジウム，オンライン開催，2021年11月．（招待講演）

15. 佐藤寛之，リーマン多様体上の非線形共役勾配法の新たな枠組みと数値線形代数への応用，日本応用数理学会2021年度年会，オンライン開催，2021年9月．（日本応用数理学会 2021年度若手優秀講演賞受賞）

16. 佐藤寛之，幾何学的最適化入門，日本応用数理学会「若手の会」第2回若手研究交流会，オンライン開催，2021年9月．（チュートリアル講演）

17. 佐藤寛之，信号処理で用いられるリーマン多様体上の最適化手法について，第34回 回路とシステムワークショップ，オンライン開催，2021年8月．（招待講演）

18. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化理論とその周辺，連続最適化および関連分野に関する夏季学校2021，オンライン開催，2021年8月．（依頼講演）

19. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化の数理とその応用，東京理科大学 第1回 数理・AIセミナー，オンライン開催，2021年6月．（依頼講演）

20. 小金丸和穂，佐藤寛之，リーマン多様体上の非平滑方程式に対するレトラクションを用いた一般化ニュートン法，日本応用数理学会「若手の会」第6回学生研究発表会，オンライン開催，2021年3月．

21. 佐藤寛之，リーマン多様体上の共役勾配法の新しいクラスについて，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，オンライン開催，2021年3月．

22. 佐藤寛之，多様体上の最適化問題と共役勾配法について，数値解析セミナー #124，オンライン開催，2020年12月．（依頼講演）

23. 佐藤寛之，竺筱晶，レトラクションの逆写像を用いた幾何学的共役勾配法の数値線形代数への応用，日本応用数理学会2020年度年会，オンライン開催，2020年9月．

24. 後藤潤平，佐藤寛之，行列多様体上の最適化問題に対する対数写像の近似に基づくアプローチ，日本応用数理学会2020年度年会，オンライン開催，2020年9月．

25. K. Tsuyuzaki, H. Sato, K. Sato, and I. Nikaido, Benchmarking principal component analysis for large-scale single-cell RNA-sequencing, 2020年日本バイオインフォマティクス学会年会 第9回生命医薬情報学連合大会，オンライン開催，2020年9月．

26. 後藤潤平，佐藤寛之，リーマン多様体上の対数写像の近似と最適化問題への応用，日本オペレーションズ・リサーチ学会2020年春季研究発表会，奈良春日野国際フォーラム，2020年3月．

27. 相原研輔，佐藤寛之，一般化Stiefel多様体上のCholesky QR分解に基づく高速・高精度なレトラクション，日本オペレーションズ・リサーチ学会2020年春季研究発表会，奈良春日野国際フォーラム，2020年3月．

28. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化問題に対する勾配法とその周辺，第31回RAMP数理最適化シンポジウム，慶應義塾大学，2019年11月．（招待講演）

29. 相原研輔，佐藤寛之，一般化シュティーフェル多様体におけるレトラクションの諸性質 (Some remarks regarding retractions on the generalized Stiefel manifold)，第48回数値解析シンポジウム，AOSSA，2019年6月．

30. 佐藤寛之，Recent developments in geometric optimization on manifolds，研究集会「幾何学と力学とその応用」，立命館大学，2019年5月．

31. 佐藤寛之，多様体上の最適化の数理とその応用，第23回岩手数理科学セミナー，岩手大学，2019年4月．（依頼講演）

32. 佐藤寛之，相原研輔，リーマン多様体上の最適化におけるレトラクションの理論と応用，日本応用数理学会2019年研究部会連合発表会，筑波大学，2019年3月．

33. 佐藤寛之，リーマン多様体上の幾何学的な最適化手法とその応用，Interaction between Pure and Applied Mathematics 2018，明治大学，2018年12月．（依頼講演）

34. 吉井和佳，佐藤寛之，坂東宜昭，中村栄太，河原達也，独立低ランクテンソル分析：非負値性・低ランク性・独立性に基づくブラインド音源分離の統一理論，第21回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2018)，かでる2.7，2018年11月．（ポスター講演）

35. 高柳俊，佐藤寛之，山下信雄，AdaGrad のリーマン多様体上への拡張について，日本オペレーションズ・リサーチ学会 関西支部 SSOR2018，関西大学飛鳥文化研究所，2018年11月．

36. 佐藤寛之，佐藤一宏，Tobias Damm，対称性を備えた連続時間線形システム同定に対するリーマン多様体上の最適化によるアプローチ，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．

37. 佐藤寛之，佐藤一宏，Tobias Damm，幾何学的最適化に基づく対称性をもつ連続時間線形システムの新しい同定法，日本応用数理学会2018年度年会，名古屋大学，2018年9月．

38. 佐藤寛之，笠井裕之，Bamdev Mishra，リーマン多様体上の確率的最適化の発展，RIMS共同研究（公開型）「高度情報化社会に向けた数理最適化の新潮流」，京都大学，2018年8月．（招待講演）

39. 佐藤寛之，相原研輔，グラスマン多様体上の商構造に基づくニュートン方程式とその解法 (Solving Newton's equation on the Grassmann manifold based on its quotient structure)，第47回数値解析シンポジウム，あわら温泉まつや千千，2018年6月．

40. 佐藤寛之，相原研輔，グラスマン多様体上のニュートン方程式の水平空間での表現とその求解について，日本応用数理学会2018年研究部会連合発表会，大阪大学，2018年3月．

41. 塩濱敬之，河合未夢，稗田尚弥，黒木裕鷹，小坪琢人，佐藤寛之，来店分析予測による地域性を考慮したリスクマネージメントの提案，平成29年度データ解析コンペティション OR部会 最終発表会，慶應義塾大学，2018年2月．（技能賞受賞）

42. 佐藤祐太郎，佐藤寛之，塩濱敬之，経験ベイズ法によるマルコフモデルの状態推移確率とチームの勝利確率の推定：最適打順の評価と試合の流れの分析，第7回スポーツデータ解析コンペティション審査会，統計数理研究所，2017年12月．（ポスター講演）

43. 佐藤寛之，幾何学的な最適化アルゴリズムとその応用，RIMS共同研究（公開型）「数値解析学の最前線－理論・方法・応用－」，京都大学，2017年11月．（招待講演）

44. 佐藤寛之，佐藤一宏，リーマン多様体上の最適化を用いた離散時間線形システム同定，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．

45. 佐藤寛之，佐藤一宏，幾何学的最適化に基づく離散時間線形システム同定アルゴリズム，日本応用数理学会2017年度年会，武蔵野大学，2017年9月．

46. 佐藤寛之，佐藤一宏，リーマン多様体上の最適化に基づく離散時間線形システム同定アルゴリズム，RIMS共同研究（公開型）「数理最適化の発展：モデル化とアルゴリズム」，京都大学，2017年8月．

47. 佐藤寛之，幾何学的な最適化理論とその周辺，芝浦工業大学システム理工学部数理科学科 第63回談話会，芝浦工業大学，2017年7月．（依頼講演）

48. 佐藤寛之，相原研輔，一般化シュティーフェル多様体上の最適化におけるレトラクションについて，日本オペレーションズ・リサーチ学会 2017年春季研究発表会，沖縄県市町村自治会館，2017年3月．

49. 佐藤祐太郎，河合未夢，佐藤寛之，塩濱敬之，マルコフ連鎖モデルと1打席の得点価値を用いた適正打順の評価，第6回スポーツデータ解析コンペティション審査会，統計数理研究所，2016年12月．（ポスター講演）

50. 佐藤寛之，相原研輔，QR分解に基づくシュティーフェル多様体上のレトラクションの一般化について，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22回研究会，東京大学，2016年11月．

51. 笠井裕之，佐藤寛之，Bamdev Mishra，Riemannian stochastic variance reduced gradient (R-SVRG)，第19回情報論的学習理論ワークショップ (IBIS2016)，京都大学，2016年11月．（ポスター講演）

52. 佐藤寛之，笠井裕之，Bamdev Mishra，Riemannian stochastic variance reduced gradient for large-scale data applications，2016年電子情報通信学会ソサイエティ大会，北海道大学，2016年9月．

53. 佐藤寛之，笠井裕之，Bamdev Mishra，Riemannian stochastic variance reduced gradient and its convergence analysis，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．

54. 佐藤寛之，笠井裕之，Bamdev Mishra，SVRG 法のグラスマン多様体上への拡張とその行列補完問題への応用，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．

55. 相原研輔，佐藤寛之，コレスキーQR分解に基づく一般化シュティーフェル多様体上のレトラクション，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．

56. 笠井裕之，佐藤寛之，Bamdev Mishra，Riemannian stochastic variance reduced gradient on Grassmann manifold，第15回情報科学技術フォーラム，富山大学，2016年9月．

57. 佐藤寛之，笠井裕之，Bamdev Mishra，Riemannian stochastic variance reduced gradient and its applications to machine learning，2016年度統計関連学会連合大会，金沢大学，2016年9月．

58. 佐藤寛之，笠井裕之，Bamdev Mishra，直交制約つき最適化問題に対するリーマン多様体上の確率的分散縮小勾配法，京都大学数理解析研究所研究集会「最適化技法の最先端と今後の展開」，京都大学，2016年8月．

59. 佐藤寛之，相原研輔，一般化シュティーフェル多様体上のレトラクションとその効果的な実装について，京都大学数理解析研究所研究集会「最適化技法の最先端と今後の展開」，京都大学，2016年8月．

60. 笠井裕之，佐藤寛之，Bamdev Mishra, Riemannian stochastic variance reduced gradient for large-scale machine learning，電子情報通信学会 モバイルネットワークとアプリケーション研究会 (MoNA)，神戸大学，2016年8月．（奨励講演）

61. 佐藤寛之，非線形共役勾配法のリーマン多様体上への拡張とその応用について，応用解析研究会 ～ 可積分系から計算数学まで ～，天満研修センター，2016年5月．（ポスター講演）

62. 松永和也，佐藤寛之，リーマン多様体上の種々の共役勾配法のパフォーマンスプロファイルによる比較，日本オペレーションズ・リサーチ学会 2016年春季研究発表会，慶應義塾大学，2016年3月．

63. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化の数理，第13回 数理人セミナー，早稲田大学，2016年3月．（依頼講演）

64. 佐藤寛之，相原研輔，シュティーフェル多様体上のニュートン法に基づく近接特異値をもつ行列に対する特異値分解アルゴリズム，日本応用数理学会2016年研究部会連合発表会，神戸学院大学，2016年3月．

65. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化の最近の進展と共役勾配法について，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5回研究会，東京理科大学，2016年1月．（依頼講演）

66. 相原研輔，佐藤寛之，シュティーフェル多様体上のニュートン法に対する線形反復解法の応用，2015年度応用数学合同研究集会，龍谷大学，2015年12月．

67. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化理論とその諸分野への応用 –数値線形代数・統計アルゴリズム・制御理論–，第13回計算数学研究会，国民宿舎紀州路みなべ，2015年10月．（招待講演）

68. 佐藤寛之，相原研輔，シュティーフェル多様体上のニュートン法の数値的な収束性について，日本応用数理学会2015年度年会，金沢大学，2015年9月．

69. 佐藤寛之，相原研輔，シュティーフェル多様体上のニュートン法とその収束性解析，京都大学数理解析研究所研究集会「新時代を担う最適化：モデル化手法と数値計算」，京都大学，2015年9月．

70. 佐藤寛之，Stiefel 多様体上の最適化と統計数理 –Stiefel 多様体上の最適化理論とその応用–，東京理科大学理学部数理情報科学科「第1回応用数学セミナー」，東京理科大学，2015年6月．（依頼講演）

71. 相原研輔，佐藤寛之，リーマン多様体上のニュートン方程式に対するクリロフ部分空間法 (Solving a Riemannian Newton equation with matrix-free Krylov subspace methods)，第44回 数値解析シンポジウム (NAS2015)，ぶどうの丘，2015年6月．

72. 佐藤寛之，相原研輔，多様体上のある最適化問題に対するニュートン法について，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．

73. 相原研輔，佐藤寛之，直交制約付き最適化問題に対するニュートン方程式の求解について，日本応用数理学会2015年研究部会連合発表会，明治大学，2015年3月．

74. 佐藤寛之，シュティーフェル多様体上の信頼領域法の近似的同時特異値分解への応用，京都大学数理解析研究所研究集会「最適化アルゴリズムの進展：理論・応用・実装」，京都大学，2014年9月．

75. 佐藤寛之，幾何学的最適化に基づく近似的同時特異値分解アルゴリズム，日本応用数理学会2014年度年会，政策研究大学院大学，2014年9月．

76. 佐藤寛之，Dai–Yuan の共役勾配法のリーマン多様体上への拡張，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8月．

77. 佐藤寛之，シュティーフェル多様体上の最適化に基づく大域的収束性を備えた複素特異値分解アルゴリズム，第10回 日本応用数理学会 研究部会連合発表会，京都大学，2014年3月．

78. 佐藤寛之，シュティーフェル多様体上のニュートン法による行列の特異値分解アルゴリズムの複素数への拡張，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．

79. 佐藤寛之，複素シュティーフェル多様体上のニュートン法に基づく複素行列の特異値分解，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16回研究会，東京大学，2013年12月．

80. 佐藤寛之，シュティーフェル多様体上のニュートン法による実対称行列の同時対角化，日本オペレーションズ・リサーチ学会2013年秋季研究発表会，徳島大学，2013年9月．

81. 佐藤寛之，シュティーフェル多様体上の最適化による行列の同時対角化およびその独立成分分析への応用，日本応用数理学会2013年度年会，アクロス福岡，2013年9月．（ポスター講演）（優秀ポスター賞受賞）

82. 佐藤寛之，シュティーフェル多様体上の同時対角化問題に対するニュートン法，京都大学数理解析研究所研究集会「最適化の基礎理論と応用」，京都大学，2013年8月．

83. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化の理論と応用 –数値線形代数を見据えて–，日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会「最適化の理論と応用」 SOTA@つくば，筑波大学，2013年6月．（最優秀発表賞受賞）

84. 佐藤寛之，新しいリーマン多様体上の共役勾配法およびその収束性について，第9回数学総合若手研究集会，北海道大学，2013年3月．

85. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化手法による新しい特異値分解，京都大学ICTイノベーション2013, 京都大学，2013年2月．（ポスター講演）

86. 佐藤寛之，岩井敏洋，リーマン多様体上の共役勾配法およびその収束性について，日本オペレーションズ・リサーチ学会2012年秋季研究発表会，ウインクあいち，2012年9月．

87. 佐藤寛之，岩井敏洋，リーマン多様体上の共役勾配法およびその数値線形代数への応用，日本応用数理学会2012年度年会，稚内全日空ホテル，2012年8月．

88. 佐藤寛之，岩井敏洋，リーマン多様体上の共役勾配法およびその特異値分解問題への応用，京都大学数理解析研究所研究集会「最適化手法の理論と応用の繋がり」，京都大学，2012年7月．

89. 佐藤寛之，岩井敏洋，リーマン多様体上の最適化手法およびその特異値分解への応用，日本オペレーションズ・リサーチ学会2012年春季研究発表会，防衛大学校，2012年3月．

90. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化手法の数値線形代数への応用，京都大学ICTイノベーション in Tokyo, 京都大学東京オフィス，2012年3月．（ポスター講演）

91. 佐藤寛之，岩井敏洋，シュティーフェル多様体上の最適化アルゴリズムによる新しい特異値分解手法，日本応用数理学会2012年研究部会連合発表会，九州大学，2012年3月．

92. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化アルゴリズムおよびその行列計算への応用，第8回数学総合若手研究集会，北海道大学，2012年2月．

93. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化手法の数値線形代数への応用，京都大学ICTイノベーション2012, 京都大学，2012年2月．（ポスター講演）

94. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化アルゴリズムおよびその数値線形代数への応用，第3回白浜研究集会，白浜御苑，2011年12月．

95. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化アルゴリズムの数値線形代数への応用，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12回研究会，国立情報学研究所，2011年11月．（招待講演）

96. 佐藤寛之，岩井敏洋，Optimization algorithms on the Grassmann and the Stiefel manifolds, 京都大学数理解析研究所研究集会「幾何学的力学系の新展開」，京都大学，2011年10月．

97. 佐藤寛之，岩井敏洋，数値線形代数への応用を見据えたリーマン多様体上の最適化アルゴリズム，日本応用数理学会2011年度年会，同志社大学，2011年9月．

98. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化アルゴリズム，日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会「OR 横断若手の会 (KSMAP)」 琵琶湖合宿，琵琶湖コンファレンスセンター，2011年8月．（学生優秀発表賞受賞）

99. 佐藤寛之，岩井敏洋，グラスマン多様体上の最適化アルゴリズム，京都大学数理解析研究所研究集会「最適化手法の深化と広がり」，京都大学，2011年7月．

100. 佐藤寛之，グラスマン多様体上の最適化アルゴリズム，日本オペレーションズ・リサーチ学会 研究部会「OR 横断若手の会 (KSMAP)」2011年第2回研究会，京都大学，2011年6月．（依頼講演）

101. 佐藤寛之，行列多様体上の最適化アルゴリズム，第7回数学総合若手研究集会，北海道大学，2011年2月．

102. 佐藤寛之，Optimization algorithms on matrix manifolds，研究会「リー群とその周辺」，信州大学，2010年10月．

その他

1. 佐藤寛之，最適化の数理，令和2年度 京都大学情報学研究科 公開講座「数理と情報で道を拓こう」，オンライン開催，2021年3月．

2. 佐藤寛之，MATLAB の自動採点システムを活用したアクティブラーニング，MATLAB EXPO 2015 併催『教育カンファレンス』，ホテル グランパシフィック LE DAIBA，2015年10月．（招待講演）

3. 佐藤寛之，リーマン多様体上の最適化手法の数値線形代数への応用，京都大学大学院情報学研究科 第3回ミニ・オープンキャンパス, 京都大学東京オフィス，2012年3月．

4. 佐藤寛之，行列多様体上の最適化アルゴリズム，京都大学大学院情報学研究科 第2回ミニ・オープンキャンパス, 東日本大震災のため中止，2011年3月．