基本情報

学部兼担

• 工学部

学位

• 修士（理学）(東京工業大学)
• 博士（理学）(東京工業大学)

経歴

• 自 2019年12月, 至 現在

  京都大学, 大学院情報学研究科 システム科学専攻, 准教授
• 自 2016年04月, 至 2019年11月

  東京工業大学, 情報理工学院数理・計算科学系, 助教
• 自 2013年10月, 至 2016年03月

  東京工業大学, 大学院総合理工学研究科知能システム科学専攻, 助教
• 自 2012年09月, 至 2013年09月

  パリ高等師範学校, Department of theoretical physics, Postdoctoral researcher
• 自 2012年04月, 至 2013年09月

  大阪大学, サイバーメディアセンター, 日本学術振興会特別研究員PD
• 自 2010年04月, 至 2012年03月

  大阪大学, 大学院理学研究科 宇宙地球科学専攻, 特任研究員
• 自 2008年04月, 至 2010年03月

  東京工業大学, 大学院理工学研究科 物性物理学専攻, 日本学術振興会特別研究員DC2

ID,URL

• J-Global ID

  201601006273009258

• 研究者番号

  40588448

• 外部リンク

  http://www-adsys.sys.i.kyoto-u.ac.jp/obuchi/index.html

researchmap URL

• https://researchmap.jp/tobuchi

研究

研究キーワード

• 数理生物
• 情報理論
• 量子ダイナミクス
• 機械学習
• 学習理論
• 統計物理学

研究分野

• 情報通信, ソフトコンピューティング
• 自然科学一般, 数理物理、物性基礎
• 情報通信, 統計科学

論文

• 22pBT-11 スパースな相互作用を導入した群れモデルの統計力学的解析

  疋田 祥太郎; 小渕 智之; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2016年

  
• 22pBT-10 LASSO推定に関する半解析的交差検証法

  小渕 智之; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2016年

  
• 19aCQ-5 不定線形方程式におけるスパース解の分布について

  小渕 智之; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2015年

  
• Assessing transfer entropy from biochemical data

  Takuya Imaizumi; Nobuhisa Umeki; Ryo Yoshizawa; Tomoyuki Obuchi; Yasushi Sako; Yoshiyuki Kabashima

  Physical Review E, 2022年03月08日

  
• Ising Model Selection Using $\ell_1$-Regularized Linear Regression: A Statistical Mechanics Analysis

  Xiangming Meng; Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  Advances in Neural Information Processing Systems, 2021年08月

  
• Perfect reconstruction of sparse signals with piecewise continuous nonconvex penalties and nonconvexity control

  Ayaka Sakata; Tomoyuki Obuchi

  Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2021年09月01日, 最終著者

  
• Sharp Asymptotics of Matrix Sketching for a Rank-One Spiked Model

  Fumito Tagashira; Tomoyuki Obuchi; Toshiyuki Tanaka

  2021 IEEE International Symposium on Information Theory (ISIT), 2021年07月12日

  
• Structure learning in inverse Ising problems using ℓ 2-regularized linear estimator

  Xiangming Meng; Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2021年05月01日

  
• Reconstructing Sparse Signals via Greedy Monte-Carlo Search

  Kao Hayashi; Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  Journal of the Physical Society of Japan, 2020年12月15日, 責任著者

  
• Inferring Neuronal Couplings From Spiking Data Using a Systematic Procedure With a Statistical Criterion

  Yu Terada; Tomoyuki Obuchi; Takuya Isomura; Yoshiyuki Kabashima

  Neural Computation, 2020年11月

  
• Learning performance in inverse Ising problems with sparse teacher couplings

  Alia Abbara; Yoshiyuki Kabashima; Tomoyuki Obuchi; Yingying Xu

  Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2020年07月06日, 査読有り

  
• Empirical Bayes method for Boltzmann machines

  Muneki Yasuda; Tomoyuki Obuchi

  Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 2020年01月10日

  
• Cross validation in sparse linear regression with piecewise continuous nonconvex penalties and its acceleration

  Tomoyuki Obuchi; Ayaka Sakata

  Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 2019年10月11日

  
• Semi-Analytic Resampling in Lasso

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  Journal of Machine Learning Research, 2019年04月, 査読有り

  
• Statistical mechanical analysis of sparse linear regression as a variable selection problem

  Tomoyuki Obuchi; Yoshinori Nakanishi-Ohno; Masato Okada; Yoshiyuki Kabashima

  Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2018年10月, 査読有り

  
• Mean-field theory of graph neural networks in graph partitioning

  Tatsuro Kawamoto; Masashi Tsubaki; Tomoyuki Obuchi

  Advances in Neural Information Processing Systems 31, 2018年09月, 査読有り

  
• Objective and efficient inference for couplings in neuronal networks

  Yu Terada; Tomoyuki Obuchi; Takuya Isomura; Yoshiyuki Kabashima

  Advances in Neural Information Processing Systems 31, 2018年09月, 査読有り

  
• Accelerating Cross-Validation in Multinomial Logistic Regression with L1-Regularization

  Tomoyuki Obuchi; YOSHIYUKI KABASHIMA

  Journal of Machine Learning Research, 2018年09月, 査読有り

  
• Accelerating cross-validation with total variation and its application to super-resolution imaging

  Tomoyuki Obuchi; Shiro Ikeda; Kazunori Akiyama; Yoshiyuki Kabashima

  PLoS ONE, 2017年12月, 査読有り

  
• Complex semiclassical analysis of the Loschmidt amplitude and dynamical quantum phase transitions

  Tomoyuki Obuchi; Sei Suzuki; Kazutaka Takahashi

  PHYSICAL REVIEW B, 2017年05月, 査読有り

  
• Random versus maximum entropy models of neural population activity

  Ulisse Ferrari; Tomoyuki Obuchi; Thierry Mora

  PHYSICAL REVIEW E, 2017年04月, 査読有り

  
• Sampling approach to sparse approximation problem: Determining degrees of freedom by simulated annealing

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  European Signal Processing Conference, 2016年11月28日, 査読有り

  
• Relative species abundance of replicator dynamics with sparse interactions

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima; Kei Tokita

  JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, 2016年11月, 査読有り

  
• Boltzmann-machine learning of prior distributions of binarized natural images

  Tomoyuki Obuchi; Hirokazu Koma; Muneki Yasuda

  Journal of the Physical Society of Japan (JPSJ), 2016年10月, 査読有り

  
• Multiple peaks of species abundance distributions induced by sparse interactions

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima; Kei Tokita

  PHYSICAL REVIEW E, 2016年08月, 査読有り

  
• Sparse approximation based on a random overcomplete basis

  Yoshinori Nakanishi-Ohno; Tomoyuki Obuchi; Masato Okada; Yoshiyuki Kabashima

  JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, 2016年06月, 査読有り

  
• Cross validation in LASSO and its acceleration

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, 2016年05月, 査読有り

  
• モンテカルロ法によるスパース変数選択

  小渕 智之; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2016年

  
• LASSOに基づく透過係数スペクトルのスパース線形回帰

  小渕 智之; 樺島 祥介; 安藤 康伸; 藤掛 壮; 渡邉 聡

  日本物理学会講演概要集, 2016年

  
• モンテカルロ法に基づいたスパース変数選択における交差検定法

  小渕 智之; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2016年

  
• Sparse approximation problem: how rapid simulated annealing succeeds and fails

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  INTERNATIONAL MEETING ON HIGH-DIMENSIONAL DATA-DRIVEN SCIENCE (HD3-2015), 2016年, 査読有り

  
• Sampling approach to sparse approximation problem: determining degrees of freedom by simulated annealing

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  2016 24TH EUROPEAN SIGNAL PROCESSING CONFERENCE (EUSIPCO), 2016年, 査読有り

  
• Approximate cross-validation formula for Bayesian linear regression

  Yoshiyuki Kabashima; Tomoyuki Obuchi; Makoto Uemura

  2016 54TH ANNUAL ALLERTON CONFERENCE ON COMMUNICATION, CONTROL, AND COMPUTING (ALLERTON), 2016年, 査読有り

  
• Learning probabilities from random observables in high dimensions: the maximum entropy distribution and others

  Tomoyuki Obuchi; Simona Cocco; Rémi Monasson

  Journal of Statistical Physics, 2015年08月, 査読有り

  
• Learning probability distributions from smooth observables and the maximum entropy principle: some remarks

  Tomoyuki Obuchi; Remi Monasson

  STATPHYS-KOLKATA VIII, 2015年, 査読有り

  
• Monte Carlo simulations of the three-dimensional XY spin glass focusing on chiral and spin order

  Tomoyuki Obuchi; Hikaru Kawamura

  Physical Review B - Condensed Matter and Materials Physics, 2013年05月31日, 査読有り

  
• Zeros of the partition function and dynamical singularities in spin-glass systems

  K. Takahashi; T. Obuchi

  ELC INTERNATIONAL MEETING ON INFERENCE, COMPUTATION, AND SPIN GLASSES (ICSG2013), 2013年, 査読有り

  
• Dynamical singularities of glassy systems in a quantum quench

  Tomoyuki Obuchi; Kazutaka Takahashi

  PHYSICAL REVIEW E, 2012年11月, 査読有り

  
• Spin and chiral orderings of the antiferromagnetic XY model on the triangular lattice and their critical properties

  Tomoyuki Obuchi; Hikaru Kawamura

  Journal of the Physical Society of Japan, 2012年04月, 査読有り

  
• Partition-function zeros of spherical spin glasses and their relevance to chaos

  Tomoyuki Obuchi; Kazutaka Takahashi

  JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND THEORETICAL, 2012年03月, 査読有り

  
• Statistical mechanical analysis of a hierarchical random code ensemble in signal processing

  Tomoyuki Obuchi; Kazutaka Takahashi; Koujin Takeda

  JOURNAL OF PHYSICS A-MATHEMATICAL AND THEORETICAL, 2011年02月, 査読有り

  
• Replica symmetry breaking, complexity, and spin representation in the generalized random energy model

  Tomoyuki Obuchi; Kazutaka Takahashi; Koujin Takeda

  Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 2010年11月, 査読有り

  
• Zero-temperature complex replica zeros of the ±J Ising spin glass on mean-field systems and beyond

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima; Hidetoshi Nishimori; Masayuki Ohzeki

  Physica E, 2010年08月, 査読有り

  
• Role of the finite replica analysis in the mean-field theory of spin glasses

  Tomoyuki Obuchi

  2010年03月, 査読有り

  
• Distribution of partition function zeros for the ±J model on the Bethe lattice

  Yoshiki Matsuda; Markus Muller; Hidetoshi Nishimori; Tomoyuki Obuchi; Antonello Scardicchio

  Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 2010年, 査読有り

  
• Weight space structure and analysis using a finite replica number in the Ising perceptron

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima

  JOURNAL OF STATISTICAL MECHANICS-THEORY AND EXPERIMENT, 2009年12月, 査読有り

  
• Complex replica zeros of ±J Ising spin glass at zero temperature

  Tomoyuki Obuchi; Yoshiyuki Kabashima; Hidetoshi Nishimori

  Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical, 2009年02月, 査読有り

  
• Phase diagram of the p-spin-interacting spin glass with ferromagnetic bias and a transverse field in the infinite-p limit

  Tomoyuki Obuchi; Hidetoshi Nishimori; David Sherrington

  JOURNAL OF THE PHYSICAL SOCIETY OF JAPAN, 2007年05月, 査読有り

  

MISC

• 統計力学的手法に基づく階層的ランダム符号の性能解析

  竹田 晃人; 小渕 智之; 高橋 和孝

  電子情報通信学会技術研究報告. IBISML, 情報論的学習理論と機械学習 = IEICE technical report. IBISML, Information-based induction sciences and machine learning, 2010年10月28日

  
• 21aGU-8 三角格子上の反強磁性XYモデルのモンテカルロシミュレーション : カイラル、スピン転移とそのユニバーサリティクラス(21aGU スピングラス・古典フラストレート系,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  小渕 智之; 川村 光

  日本物理学会講演概要集, 2011年08月24日

  
• 25pTE-14 三角格子上の反強磁性XYモデルのカイラル、スピン転移とユニバーサリティークラス(25pTE 古典フラストレート系・古典スピン系一般,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  小渕 智之; 川村 光

  日本物理学会講演概要集, 2011年03月03日

  
• 25pTD-5 階層化ランダム符号の性能評価とレプリカ対称性の破れ(25pTD 情報統計力学,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  小渕 智之; 竹田 晃人; 高橋 和孝

  日本物理学会講演概要集, 2010年08月18日

  
• 23pTH-2 階層ランダムエネルギー模型におけるレプリカ対称性の破れとcomplexity(23pTH スピングラス・ランダムスピン系,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  高橋 和孝; 小渕 智之; 竹田 晃人

  日本物理学会講演概要集, 2010年08月18日

  
• 25aQL-4 単純パーセプトロンの有限レプリカ解析とComplexity(情報統計力学,領域11,統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理)

  小渕 智之; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2009年08月18日

  
• 22aTJ-2 複素レプリカ平面上の分配関数のn次モーメントの零点分布の性質(スピングラス・ランダムスピン系,領域11,統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理)

  小渕 智之; 西森 秀稔

  日本物理学会講演概要集, 2007年08月21日

  
• 23aXD-4 横磁場ランダムエネルギーモデルの相図(23aXD スピングラス・ランダムスピン系,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  小渕 智之; 西森 秀稔

  日本物理学会講演概要集, 2006年08月18日

  
• 27aTJ-4 ベーテ格子上のスピングラス模型のLee-Yang零点分布(27aTJ スピングラス,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  松田 佳希; 西森 秀稔; 小渕 智之; Scardicchio Antonello

  日本物理学会講演概要集, 2009年03月03日

  
• 18pWA-10 横磁場SKモデルの温度0での相図(スピングラス,領域11,原子・分子,量子エレクトロニクス,放射線物理)

  小渕 智之; 西森 秀稔

  日本物理学会講演概要集, 2007年02月28日

  
• Relative species abundance of replicator dynamics with sparse interactions

  Tokita Kei; Kabashima Yoshiyuki; Obuchi Tomoyuki

  Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2016年11月16日

  
• International Meeting on "high-Dimensional Data-Driven Science" (HD3-2017)

  Masayuki Ohzeki; Teppei Ikeya; Tatsu Kuwatani; Yoshinori Nakanishi-Ohno; Masamichi J. Miyama; Tomoyuki Obuchi

  Journal of Physics: Conference Series, 2018年06月27日

  
• 過完備基底による歪有圧縮のレート歪関係

  中西(大野)義典; 中西(大野)義典; 小渕智之; 岡田真人; 樺島祥介

  日本物理学会講演概要集(CD-ROM), 2015年03月24日

  
• 過完備基底圧縮の統計力学的解析

  中西(大野)義典; 小渕智之; 岡田真人; 樺島祥介

  情報理論とその応用シンポジウム予稿集(CD-ROM), 2014年12月02日

  
• 過完備基底を用いた歪有圧縮の統計力学的解析

  中西(大野)義典; 小渕智之; 岡田真人; 樺島祥介

  電子情報通信学会技術研究報告, 2014年11月10日

  
• 7pAR-9 レプリカ法による過完備基底圧縮の性能評価(7pAR 情報統計力学1,ニューラルネットワーク,領域11(物性基礎論・統計力学・流体物理・応用数学・社会経済物理))

  中西(大野) 義典; 小渕 智之; 岡田 真人; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2014年08月22日

  
• 19aAD-9 (p+r)体相互作用をもつレプリケーター方程式(19aAD 生物・生態系1,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  大浦 健志; 小渕 智之; 時田 恵一郎

  日本物理学会講演概要集, 2012年08月24日

  
• 25pAG-9 平衡モンテカルロ法による3次元XYスピングラスの秩序化の研究(25pAG スピングラス・ランダムスピン系・古典フラストレート系・古典スピン系一般,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  小渕 智之; 川村 光

  日本物理学会講演概要集, 2012年03月05日

  
• 20aVC-10 複素レプリカ変数に関する零点と種々の相転移との関係(20aVC スピングラス,領域11(統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理))

  小渕 智之; 西森 秀稔; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2008年08月25日

  
• 26pWF-8 複素レプリカ平面における分配関数の零点の性質 : RSBを伴う場合(スピングラス・ランダムスピン系,領域11,統計力学,物性基礎論,応用数学,力学,流体物理)

  小渕 智之; 西森 秀稔; 樺島 祥介

  日本物理学会講演概要集, 2008年02月29日

  

外部資金：科学研究費補助金

• スピンから捉えるガラス・ジャミング転移の物理:ソフトマターから情報統計力学まで

  基盤研究(B)

  小区分13010:数理物理および物性基礎関連

  大阪大学

  吉野 元

  自 2019年04月01日, 至 2022年03月31日, 完了

  ガラス転移;ジャミング;フラストレート磁性;コロイド;制約充足問題;統計的推定;ニューラルネットワーク;ヤーンテラー効果;スピングラス;深層ニューラルネットワーク;ジャミング転移;フラストレートスピン系;ソフトマター;情報統計力学;機械学習

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-19H01812/
• スパースモデリングと情報統計力学の共進化による柔軟な大規模逆問題解法の開発と応用

  基盤研究(C)

  小区分61040:ソフトコンピューティング関連

  京都大学;東京工業大学

  小渕 智之

  自 2018年04月01日, 至 2022年03月31日, 完了

  情報統計力学;スパースモデリング;統計的逆問題;機械学習;近似推論

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-18K11463/
• 半解析リサンプリング法の開発と整備：信頼性評価への統計力学的アプローチ

  基盤研究(A)

  東京大学;東京工業大学

  樺島 祥介

  自 2017年04月01日, 至 2022年03月31日, 交付

  リサンプリング;交差検証法;ブートストラップ;レプリカ法;平均場近似;ブートストラップ法;確率伝搬法;期待値伝搬法;ランダム行列

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-17H00764/
• スピングラス理論に基づいた学習・推定・逆問題の総合的研究

  若手研究(B)

  東京工業大学

  小渕 智之

  自 2014年04月01日, 至 2017年03月31日, 完了

  逆問題・多自由度推定;統計的学習理論・機械学習;統計物理学;最大エントロピー法;スパースモデリング;逆問題;機械学習;ニューラルネットワーク;ベイズ統計

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-26870185/
• 大規模なスパースモデリングへの統計力学的アプローチ

  新学術領域研究(研究領域提案型)

  複合領域

  東京工業大学

  樺島 祥介

  自 2013年06月28日, 至 2018年03月31日, 完了

  圧縮センシング;潜在変数モデリング;モデル選択;レプリカ法;平均場近似;特異モデル;統計力学;情報量基準;交差検証法;行列分解

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-25120013/
• スピングラス理論に基づいた逆問題の統計力学的研究

  若手研究(B)

  大阪大学

  小渕 智之

  自 2012年04月01日, 至 2013年03月31日, 採択後辞退

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-24740264/
• 可解モデルの解析を通じたデータ科学の理論の進化

  基盤研究(C)

  小区分61040:ソフトコンピューティング関連

  京都大学

  小渕 智之

  自 2022年04月01日, 至 2026年03月31日, 交付

  機械学習;データ科学;情報統計力学;可解モデル

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PROJECT-22K12179/
• 高次元機械学習への統計力学的アプローチ

  学術変革領域研究(A)

  学術変革領域研究区分(Ⅱ)

  東京大学

  樺島 祥介

  自 2022年06月16日, 至 2027年03月31日, 交付

  レプリカ法;キャビティ法;深層学習;アルゴリズム開発;性能分析

  https://kaken.nii.ac.jp/grant/KAKENHI-PLANNED-22H05117/

教育

担当科目

• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  システム科学通論　ＩＩ

  3512, 後期, 情報学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  情報論的システム論

  3555, 前期, 情報学研究科, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  情報符号理論続論

  9142, 後期, 工学部, 2
• 自 2022年04月01日, 至 2023年03月31日

  システム科学通論　Ｉ

  3542, 前期, 情報学研究科, 2
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  情報符号理論続論（数理）

  後期, 工学部
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  システム解析入門（数理）

  後期, 工学部
• 自 2020年04月, 至 2021年03月

  適応システム論

  前期, 情報学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  ILASセミナー：ゼロから始める統計力学

  前期, 全学共通科目
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  情報符号理論続論（数理）

  後期, 工学部
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  システム科学通論　ＩＩ

  後期, 情報学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  システム科学通論　Ｉ

  前期, 情報学研究科
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  システム解析入門（数理）

  後期, 工学部
• 自 2021年04月, 至 2022年03月

  適応システム論

  前期, 情報学研究科

大学運営

部局運営(役職等)

• 自 2020年04月01日, 至 2022年03月31日

  評価WG

学術・社会貢献

委員歴

• 自 2017年10月, 至 2018年09月

  領域１１運営委員, 日本物理学会