口頭発表
4. Yusuke Miyajima,
"Mathematical models of amoeba-inspired combinatorial optimization machine",
Dynamics Days Kagoshima 2025 (鹿児島大学, 12月9日).
3. Yusuke Miyajima and Masahito Mochizuki,
"Mathematical Models of Amoeba-Inspired Combinatorial Optimization Machine towards Physical Implementation",
2025 International Symposium on Nonlinear Theory and Its Applications (沖縄県市町村自治会館, 10月31日).
2. Yusuke Miyajima,
"Proposed computational models of Amoeba-inspired combinatorial optimization machines towards the physical implementation",
Materials Meet Robots 2024 (北九州学術研究都市 会議場, 2024年5月7日).
1. Yusuke Miyajima and Masahito Mochizuki,
"Proposal of a machine learning method for detection of the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transitions in the q-state clock models",
2023 Annual Meeting of the Physical Society of Taiwan (国立成功大学・台南市, 2023年1月17日).
ポスター発表
8. Yusuke Miyajima,
"Mathematical models of amoeba-inspired combinatorial optimization machine",
Dynamics Days Kagoshima 2025 (鹿児島大学, 12月5日).
7. Yusuke Miyajima and Masashito Mochizuki,
"Detailed Analysis of Mathematical Model of Amoeba-Inspired Combinatorial Optimization Machine",
The 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware (ホテルクラウンパレス小倉, 2025年3月4日).
6. Yusuke Miyajima,
"Machine-learning detections of the Berezinskii-Kosterlitz-Thouless transitions in spin models",
70 years of the Tanabe-Sugano diagrams (早稲田大学, 2024年9月10日).
5. Yusuke Miyajima,
"Improved computational model of Amoeba-inspired combinatorial optimization machines",
Unconventional Computation and Natural Computation (浦項工科大学校・浦項市, 2024年6月20日).
4. Yusuke Miyajima,
"Proposed computational models of Amoeba-inspired combinatorial optimization machines towards the physical implementation",
Materials Meet Robots 2024 (北九州学術研究都市 会議場, 2024年5月8日).
3. Yusuke Miyajima and Masashito Mochizuki,
"Proposal of computational models of Amoeba-inspired combinatorial optimization machines",
The 5th International Symposium on Neuromorphic AI Hardware (リーガロイヤルホテル小倉, 2024年3月2日).
2. Yusuke Miyajima,
"Machine-learning detection of theBerezinskii-Kosterlitz-Thouless transition and the second-order transition in
two-dimensional spin model",
International conference on machine learning physics (京都大学基礎物理学研究所, 2023年11月14日).
1. Yusuke Miyajima and Masahito Mochizuki,
"Machine learning detection of multiple phase transitions including BKT transition in the q-state clock models",
International Conference on Frustration, Topology, and Spin Textures (神戸ポートアイランド国際会議場, 2021年12月22日).
口頭発表
10. 宮島悠輔, 望月維人,
「アメーバ模倣型組合せ最適化マシンの数理モデルの詳しい解析」,
日本物理学会2025年春季大会 (オンライン, 2025月3月19日).
9. 宮島悠輔, 望月維人,
「アメーバ模倣型組合せ最適化マシンの数理モデルの詳しい解析」,
第72回応用物理学会春季学術講演会 (東京理科大学, 2025年3月17日).
8. 宮島悠輔, 望月維人,
「アメーバ模倣型組合せ最適化マシンの 数理モデルの提案:物理的実装を志向
した単純化」, 第71回応用物理学会春季学術講演会 (東京都市大学, 2024年3月23日).
7. 宮島悠輔, 望月維人,
「アメーバ模倣型組合せ最適化マシンの改良数理モデル」,
日本物理学会2024年春季大会 (オンライン, 2024月3月18日).
6. 宮島悠輔, 望月維人,
「物理実装を志向したアメーバ模倣型組み合わせ最適化マシンの数理モデルの提案」,
第84回応用物理学会秋季学術講演会 (熊本城ホール, 2023年9月20日).
5. 宮島悠輔, 望月維人, 「アメーバ模倣型組合せ最適化マシンの数理モデルの提案: 物理的実装に向けて」,
日本物理学会第78回年次大会 (東北大学, 2023年9月16日).
4. 宮島悠輔, 望月維人, 「機械学習による相転移の検出：二次元古典XXZ模型の二次相転移と
Berezinskii-Kosterlitz-Thouless転移」, 日本物理学会2023年春季大会 (オンライン, 2023年3月22日).
3. 宮島悠輔, 望月維人,
「機械学習によるXXZ模型のBKT転移および2次相転移の検出」,
日本物理学会第77回年次大会 (オンライン, 2022年3月16日).
2. 宮島悠輔, 村田優介, 田中康寛, 望月維人,「機械学習によるKosterlitz-Thouless転移の検出」,
日本物理学会2021年秋季大会 (オンライン, 2021年9月22日).
1. 宮島悠輔, 村田優介, 田中康寛, 望月維人,
「ニューラルネットワークによるn状態クロック模型のKT転移の検出」,
日本物理学会第75回年次大会 (現地開催中止, 2020年3月19日).
ポスター発表
4. 宮島悠輔, 望月維人,
「粘菌の生存戦略に倣った組合せ最適化マシンの改良数理モデル 」,
第18回物性科学領域横断研究会 (神戸大学, 2024年11月26日).
3. 宮島悠輔, 望月維人,
「機械学習による2次元スピン模型の相転移の検出: 二次相転移とBerezinskii-Kosterlitz-Thouless(BKT)転移 」,
第17回物性科学領域横断研究会 (名古屋工業大学, 2023年11月24日).
2. 宮島悠輔, 望月維人,
「機械学習による2次元スピン模型の二次相転移およびBerezinskii-Kosterlitz-Thouless転移の検出」,
強相関電子系のフロンティア (名古屋大学坂田平田ホール, 2023年8月21日).
1. 宮島悠輔, 村田優介, 田中康寛, 望月維人,
「機械学習を用いたクロック模型のKT転移を含む多段磁気転移の検出」,
日本物理学会2020年秋季大会 (オンライン, 2020年9月8日-11日).