※特に断りがない限り先頭著者が登壇者です
Singular Value Decomposition for Complex Matrices using Two–sided Jacobi Method, Miho Chiyonobu, Masami Takata, Jun Harayama, Kinji Kimura, Yoshimasa Nakamura, The Journal of Supercomputing, Vol 80, pp.11719--11740, Feb 2024
High-speed computation method for condition numbers in the range restricted general minimum residual method , Miho Chiyonobu, Masami Takata, Jun Harayama, Kinji Kimura, Yoshimasa Nakamura, The Journal of Supercomputing, Vol 81, No 707, Apr 2025
Implementation of the OQDS method with a new shift strategy for Principal Component Analysis, Miho Chiyonobu, Masami Takata, Jun Harayama, Kinji Kimura, Yoshimasa Nakamura, 情報処理学会論文誌数理モデル化と応用(TOM), 採録済み(2025年末出版予定)
Stock Recommendation Methods for Stability, Masami Takata, Natsu Kidoguchi, Miho Chiyonobu, The Journal of Supercomputing, Vol 80, pp12091--12101, Feb 2024
Improvement of Recognition Rate Using Data Augmentation with Blurred Images, Shiori Ishikawa, Miho Chiyonobu, Sayaka Iida, Masami Takata, The Journal of Supercomputing, Vol 80, pp12154--12165, Feb 2024
Similar music recommendation method using Spotify API, Masami Takata, Miho Chiyonobu, The Journal of Supercomputing, Vol 81, No 725, Apr 2025
Correction of textual errors in early-modern Japanese books , Hiyori Kanetaka, Miho Chiyonobu, Yuki Takemoto, Yu Ishikawa, Masami Takata, The Journal of Supercomputing, Vol 81, No 1592, Nov 2025
Estimating concrete interior using 3D-CNN, Miho Chiyonobu, Sayaka Iida, Yu Ishikawa, Masaharu Nishikino, Ryuta Kawakami and Kazuki Joe, Proceedings of The 2021 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications， Las Vegas，USA，July 2021(査読あり)
Iterative Censoring and Highly Efficient Machine Learning with Condition Number in LSMR Method,Miho Chiyonobu, Itsuki Kuboi, Rika Tanaka, Shinya Ozawa, Yosuke Hosoda, Masami Takata, Kinji Kimura, Yoshimasa Nakamura, Proceedings of The 2023 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications, pp.2190--2197, Las Vegas，USA，July 2023(査読あり)
Proposed Preprocessing for High–performance Complex Singular Value Decomposition, Miho Chiyonobu, Masami Takata, Jun Harayama, Kinji Kimura, Yoshimasa Nakamura, Proceedings of The 2023 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications, pp.2183--2189, Las Vegas，USA，July 2023
Implementation of the OQDS Method for Principal Component Analysis, Miho Chiyonobu, Masami Takata, Kinji Kimura, Yoshimasa Nakamura, Proceedings of The 2024 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications, pp. 318--331, Las Vegas, USA, July 2024 (
Fast Computation Method for Stopping Condition of Range Restricted GMRES Method, Miho Chiyonobu, Masami Takata, Kinji Kimura, Yoshimasa Nakamura, Proceedings of The 2024 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications, pp. 306--317, Las Vegas, USA, July 2024
Improved Method for Similar Music Recommendation using Spotify API, Miho Chiyonobu, Masami Takata, Proceedings of The 2024 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications, pp. 182--191, Las Vegas, USA, July 2024
共著
Development of stock recommendation method, Natsu Kidoguchi, Miho Chiyonobu, Masami Takata, Proceedings of The 2023 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications, pp.2198--2202, Las Vegas，USA，July 2023
Data Augmentation Method for Improving Blurred Image Recognition Rate, Shiori Ishikawa, Miho Chiyonobu, Sayaka Iida, Masami Takata, Proceedings of The 2023 International Conference on Parallel and Distributed Processing Technologies and Applications, pp.2226--2229, Las Vegas，USA，July 2023
レーザー打音 分析によるコンクリート内部状態の推定, 千代延未帆, 城和貴, 石川由羽, 錦野将元, 情報処理学会研究報告 Vol.2021, MPS 132, No.27 pp.16, 2021年 3 月
LSMR法の停止条件を深層学習する際のデータ数削減方法に関する提案, 千代延未帆, 久保井五貴, 田中利佳, 小澤伸也, 細田陽介, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 情報処理学会研究報告, Vol.2023, MPS 142, No.27 pp.16, 2023年 3 月
From Condition L-curve to Machine Learning, 千代延未帆, 久保井五貴, 田中利佳, 小澤伸也, 細田陽介, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 日本応用数理学会第49回数値解析シンポジウム, NAS2023, 2023年7月
LSMR法における条件数を用いた反復計算の打ち切りと高効率の機械学習, 千代延未帆, 久保井五貴, 田中利佳, 小澤伸也, 細田陽介, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 日本応用数理学会研究部会, 行列・固有値問題の解法とその応用, 第35回単独研究会, 2023年8月
ぼやけ画像の特異値分解のための高精度な機械学習, 千代延未帆, 久保井五貴, 田中利佳, 小澤伸也, 細田陽介, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 第21回計算数学研究会, 2023年12月
主成分分析のためのOQDS法の実装の修正について, 千代延未帆, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 日本応用数理学会第 20 回研究部会連合発表会, 2024年3月
Proposed implementation of the OQDS method for Principal Component Analysis 千代延未帆, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 日本応用数理学会数値解析シンポジウム, NAS2024, 2024年7月
主成分分析のためのOQDS法の実装に関する提案 , 千代延未帆, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 日本応用数理学会年会, 2024年9月
主成分分析のための新たなシフト戦略によるOQDS法の実装方法, 千代延未帆, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 日本応用数理学会研究部会, 行列・固有値問題の解法とその応用, 第38回単独研究会, 2024年12月
特異値と片側の特異ベクトルを利用した最小二乗法による特異ベクトル計算について, 千代延未帆, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 日本応用数理学会年会, 2025年9月
分散共分散行列の逆行列の対角成分の逆数の高精度計算から拡張版 Lotka-Volterra 方程式へ , 千代延未帆,石川 貴弘, 新庄 雅斗, 關戸 啓人, 髙田雅美, 木村欣司, 岩﨑 雅史, 山本 有作, 中村佳正, 日本応用数理学会年会, 2025年9月
亀裂検出の認識率改善に向けたData Augmentationによる影響, 石川史織, 千代延未帆, 飯田紗也香, 高田雅美, 情報処理学会研究報告 Vol.2022, MPS 140, No.3 pp.16, 2022年 9月
空間周波数と多層畳み込みオートエンコーダを用いた 立体構造物の内部状況の推定, 勝島理湖, 今野真生, 千代延未帆, 城和貴 , 情報処理学会研究報告 Vol.2022, MPS 141, No.15 pp.16, 2022年 12月
RANGE RESTRICTED GMRES法の新しい実装法と性能評価に関する研究, 西山翔汰, 千代延未帆, 髙田雅美, 木村欣司, 中村佳正, 第21回計算数学研究会, 2023年12月
ナップサック問題への局所近傍探索の適用, 磯野令奈, 千代延未帆, 髙田雅美, 情報処理学会研究報告 Vol.2023, MPS 146, No.16 pp.1-6, 2023年 12月
物体マップを元にした吹き出し配置手法の提案, 衣川真由, 千代延未帆, 髙田雅美, 情報処理学会研究報告 Vol.2024, MPS150, No.5 pp.1-4, 2024年9月
転移学習を用いた高齢話者の音声認識率向上手法, 鎌田万由, 千代延未帆, 髙田雅美, 情報処理学会研究報告 Vol2024, MPS150, No.4 pp.1-4, 2024年9月
その他
奈良女子大学博学カフェ 運営
博士アイドル化計画(PhD Idol Project) PhD48 運営
奈良市男女共同参画室 理系の進路は楽しい！？その魅力を知ろう 講師