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学会誌

• 中田和秀,
  タクシープローブデータの分析による業務改善：最適化と機械学習,
  第34回RAMP数理最適化シンポジウム論文集, Vol.34, 113-128 (2022).
  
  
• 倉又迪哉, 中田和秀,
  量子アニーリングと組合せ最適化,
  オペレーションズ・リサーチ, Vol.67, No.6, 280-289 (2022).
  
  
• 井上光太郎, 中田和秀,
  自然言語処理の発展と有用性,
  企業会計, 中央経済社, Vol. 74, No. 2, (2022).
  
  
• 中田和秀，
  経営工学によるスマート社会の実現を目指して　ー東京工業大学　中田研究室ー，
  経営システム, Vol. 30, No.1, 43-47 (2020).
  
  
• 中田和秀，
  主双対内点法，
  オペレーションズ・リサーチ, Vol.64, No.4, 218-224 (2019).
  
  
• 中田 和秀,
  データ解析コンペティションへの挑戦,
  オペレーションズ・リサーチ, Vol.63, No.5, 274-277 (2018).
  
  
• 田村隆太，小林健，高野祐一，宮代隆平，中田和秀，松井知己，
  多重共線性を考慮した回帰式の変数選択問題の定式化，
  オペレーションズ・リサーチ, Vol.63, No.3, 128-133 (2018).
  
  
• 中田和秀,
  複写機の定着装置における交換時期の推定,
  オペレーションズ・リサーチ, Vol.61, No.10, 670-671, (2016).
  
  
• 山根智之, 菅原光太郎, 西村直樹, 小林健, 吉田佑輔, 高野祐一, 中田和秀,
  時系列モデルによる商品販促効果の分析,
  オペレーションズ・リサーチ, Vol.61, No.2, 65-70, (2016).
  
  
• 中田和秀,
  半正定値計画の問題記述＆解決能力,
  オペレーションズ・リサーチ, Vol.55, 387-392, (2010).
  
  
• 中田 和秀, 梅谷俊治,
  第23回企業事例交流会ルポ,
  オペレーションズ・リサーチ, 54, 504-505, (2009).
  
  
• 山下 真, 中田 和秀, 後藤 順哉, 井床 利生,
  平成17年度春季研究発表会ルポ,
  オペレーションズ・リサーチ, 50, 500-504, (2005).
  
  
• 中田 和秀, 下平 英寿, 武田 朗子, 小林 和博,
  第１５回RAMPシンポジウムルポ,
  オペレーションズ・リサーチ, 49, 256-257, (2004).
  
  

テクニカルレポート

• Haruka Kiyohara, Ren Kishimoto, Kosuke Kawakami, Ken Kobayashi, Kazuhide Nakata, Yuta Saito,
  SCOPE-RL: A Python Library for Offline Reinforcement Learning and Off-Policy Evaluation,
  arXiv preprint arXiv:2311.18206
  
  
• 星野雄毅，内海祥雅，中田和秀,
  Contrastive Learningを利用した類似特許検索.
  Jxiv preprint, Jxiv:344, (2023).
  
  
• Mitsuhiro Nishijima and Kazuhide Nakata,
  Approximation Hierarchies for Copositive Cone over Symmetric Cone and Their Comparison.
  arXiv preprint, arXiv: 2211.12753, (2022).
  
  
• Mitsuhiro Nishijima and Kazuhide Nakata,
  Generalization of Doubly Nonnegative Cone: Focusing on Inner-Approximation for Generalized Copositive Cone.
  arXiv preprint, arXiv: 2204.12119, (2022).
  
  
• Koya Ishikawa, Kazuhide Nakata,
  Online Trading Models in the Forex Market Considering Transaction Costs, arXiv preprint (2021).
  https://arxiv.org/abs/2106.03035
  
  
• Mana Iwata, Yoshiro Matsuda, Yoshimasa Utsumi, Yoshitoshi Tanaka, Kazuhide Nakata,
  Technical Progress Analysis Using a Dynamic Topic Model for Technical Terms to Revise Patent Classification Codes,
  arXiv preprint (2020).
  https://arxiv.org/abs/2012.10120
  
  
• Koji Tazawa, Kazuki Neichi, Yasuyuki Ohara, Kazuki Chikuma, Shota Katayama, Kazuhide Nakata,
  Apparel Item Recommendation using Graph Regularized Nonnegative Tensor Factorization,
  Department of Industrial Engineering and Economics Working Paper, 2017-5,
  Tokyo Institute of Technology (2017).
  
  
• Ryuta Tamura, Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Ryuhei Miyashiro, Kazuhide Nakata, Tomomi Matsui,
  Mixed Integer Quadratic Optimization Formulations for Eliminating Multicollinearity Based on Variance Inflation Factor,
  Optimization Online (2016),
  http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2016/09/5655.html.
  
  
• Ryuta Tamura, Ken Kobayashi, Yuichi Takano, Ryuhei Miyashiro, Kazuhide Nakata, Tomomi Matsui,
  Best subset selection for eliminating multicollinearity,
  Optimization Online (2016), URL at
  http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2016/07/5559.html.
  
  
• Makoto Yamashita, Kazuhide Nakata,
  Fast implementation for semidefinite programs with positive matrix completion
  Technical Report B-474,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2013).
  
  
• Mirai Tanaka, Kazuhide Nakata,
  Successive projection method for well-conditioned matrix approximation problems, Technical Report 2013-12, Department of Industrial Engineering and Management, Tokyo Institute of Technology (2013).
  
  
• Mirai Tanaka, Kazuhide Nakata, and Hayato Waki,
  Numerical reduction method for doubly nonnegative optimization problems,
  Technical Report 2013-2, Department of Industrial Engineering and Management, Tokyo Institute of Technology (2013).
  
  
• Tanaka Mirai, and Nakata Kazuhide,
  Positive definite matrix approximation with condition number constraint,
  Technical Report 2012-6, Department of Industrial Engineering and Management, Tokyo Institute of Technology (2012).
  
  
• Tanaka Mirai, Nakata Kazuhide and Waki Hayato,
  Application of a facial reduction algorithm and an inexact primal-dual interior-point method for doubly nonnegative relaxation for mixed binary nonconvex quadratic optimization problems,
  Technical Report 2011-11, Department of Industrial Engineering and Management, Tokyo Institute of Technology (2011).
  
  
• Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Kazuhiro Kobayashi, Kazuhide Nakata, Maho Nakata, Makoto Yamashita,
  Parallel solver for SemiDefinite Programming having sparse Schur complement matrix
  Technical Report B-463,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2010).
  
  
• Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Kazuhide Nakata, Maho Nakata, Mituhiro Fukuda, Kazuhiro Kobayashi, and Kazushige Goto,
  A high-performance software package for semidefinite programs: SDPA 7
  Technical Report B-460,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2010).
  
  
• Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Kazuhiro Kobayashi, Masakazu Kojima, Kazuhide Nakata, Maho Nakata, and Makoto Yamashita,
  SDPA (SemiDefinite Programming Algorithm) User's Manual --- Version 7.0.5,
  Technical Report B-448,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2008).
  
  
• Kazuhiro Kobayashi, Kazuhide Nakata and Masakazu Kojima,
  A Conversion of an SDP Having Free Variables into the Standard Form SDP,
  Technical Report B-416,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2005).
  
  
• Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Kazuhide Nakata and Masakazu Kojima,
  Parallel Primal-Dual Interior-Point Methods for SemiDefinite Programs,
  Technical Report B-415,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2005).
  
  
• Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima, Kazuhide Nakata, and Makoto Yamashita,
  SDPA-C (SemiDefinite Programming Algorithm -- Completion method) User's Manual --- Version 6.10,
  Technical Report B-409,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2004).
  
  
• 稲場広記, 水野眞治, 中田和秀,
  2次錘計画問題によるロバスト・トラッキングエラー最小化,
  CRAFT Preprint Series 2004-9,
  Center for Research in Advanced Financial Technology. Tokyo Institute of Technology (2004).
  
  
• Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, and Kazuhide Nakata,
  Preprocessing Sparse Semidefinite Programs via Matrix Completion,
  Technical Report B-401,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2004).
  
  
• Kazuhide Nakata, Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, and Masakazu Kojima,
  A Parallel Primal-Dual Interior-Point Method for Semidefinite Programs using Positive Definite Matrix Completion,
  Technical Report B-398,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2003).
  
  
• Kazuhide Nakata, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima, and Kazuo Murota,
  Exploiting Sparsity in Semidefinite Programming via Matrix Completion II: Implementation and Numerical Results,
  Technical Report B-368,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2001).
  
  
• Satoshi Matsuyama, Satoshi Nakamura, Katsuki Fujisawa, Kazuhide Nakata and Masakazu Kojima,
  SDPA-M (SemiDefinite Programming Algorithm in MATLAB) User's Manual Version 1.00,
  Technical Report B-359,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (2000).
  
  
• Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima, Kazuo Murota and Kazuhide Nakata,
  Exploiting Sparsity in Semidefinite Programming via Matrix Completion I: General Framework,
  Technical Report B-358,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (1999).
  
  
• Katsuki Fujisawa, Masakazu Kojima and Kazuhide Nakata,
  Using the Conjugate Gradient Method in Interior-Points Methods for Semidefinite Programs (in Japanese),
  Technical Report B-339,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (1998, Revised 1998).
  
  
• Katsuki Fujisawa, Masakazu Kojima and Kazuhide Nakata,
  Numerical Evaluation of the SDPA (Semidefinite Programming Algorithm),
  Technical Report B-330,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (1997, Revised 1998).
  
  
• Katsuki Fujisawa, Masakazu Kojima and Kazuhide Nakata,
  Exploiting Sparsity in Primal-Dual Interior-Point Methods for Semidefinite Programming,
  Technical Report B-328,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (1997).
  
  
• Katsuki Fujisawa, Masakazu Kojima and Kazuhide Nakata,
  SDPA (Semidefinite Programming Algorithm) - User's Manual -,
  Technical Report B-308,
  Department of Mathematical and Computing Sciences, Tokyo Institute of Technology (1995, Revised 1996, Revised 1999).
  

講究録など

• 中田和秀,
  タクシープローブデータの分析による業務改善：最適化と機械学習,
  第34回RAMP数理最適化シンポジウム論文集,
  pp. 113--128.
  
  
• 志甫有真, 谷川奈穂, 馬場隆, 菊地宏治, 片山翔太, 高野祐一, 中田和秀,
  複数の販売チャネルでの購入を促進するための商品推薦手法,
  情報科学研究, Vol.36, 1-10, (2016).
  
  
• 廣瀬貴也，鈴木翔太，佐藤悠介，鈴木寛人，中田和秀,
  実務で現れるスタッフスケジューリングに対する近似解法,
  京都大学数理解析研究所講究録 1981 新時代を担う最適化:モデル化手法と数値計算, 98-116, (2016).
  
  
• 小林健, 高野祐一, 宮代隆平, 中田和秀,
  多重共線性を考慮した回帰式の変数選択--混合整数半正定値計画法を用いた解法--,
  京都大学数理解析研究所講究録 1931 最適化アルゴリズムの進展・理論・応用・実装, 169-183 (2015).
  
  
• Ahmed Karam, Amr Eltawil, T. Mizutani, K. Nakata, N. A. Harraz,
  Quay crane allocation problem with the internal truck capacity constraint in container terminals,
  京都大学数理解析研究所講究録 1931 最適化アルゴリズムの進展・理論・応用・実装, 94-106 (2015).
  
  
• 田中未来, 中田和秀,
  良条件行列近似問題に対する逐次射影法,
  京都大学数理解析研究所講究録 1879 最適化の基礎理論と応用, 34-43 (2014).
  
  
• 田中未来, 中田和秀,
  条件数制約つき正定値行列近似問題について,
  京都大学数理解析研究所講究録 1829 最適化手法の理論と応用の繋がり, 149-155,(2013).
  
  
• 田中未来, 中田和秀, 脇隼人,
  0-1 整数変数を含む非凸 2 次最適化問題の非負半正定値緩和に対する面的縮小と効率的解法,
  京都大学数理解析研究所講究録 1773 最適化手法の深化と広がり, 186-197 (2012).
  
  
• 北原知就, 水野眞治, 中田和秀,
  一般化チェビシェフ不等式とその最適化への応用,
  京都大学数理解析研究所講究録 1584 数値最適化の理論と実際, 21-24 (2008).
  
  
• 北原知就, 水野眞治, 中田和秀,
  ミニマックス確率マシンの拡張について,
  統計数理研究所共同研究レポート 203, 346-357 (2007).
  
  
• 北原知就, 水野眞治, 中田和秀,
  多群判別問題に対する新解法,
  京都大学数理解析研究所講究録 1526 モデリングと最適化の理論, 120-128 (2006).
  
  
• 小崎敏寛, 水野眞治, 中田 和秀,
  区分線形凸計画問題に対する多項式オーダーの内点法,
  京都大学数理解析研究所講究録 1526 モデリングと最適化の理論, 198-206 (2006).
  
  
• 中田 和秀,
  大規模な半正定値計画問題の解法,
  第17回RAMPシンポジウム論文集，139-153 (2005).
  
  
• 稲場広記, 水野眞治, 中田和秀,
  2次錐計画問題を利用したロバストポートフォリオ最適化,
  統計数理研究所共同研究リポート, Vol. 168, pp. 228-237, (2004).
  
  
• 稲場 広記, 水野 眞治, 中田 和秀,
  2次錐計画問題によるロバスト・トラッキングエラー最小化,
  京都大学数理解析研究所講究録 1349 数理最適化から見た「凸性の深み、非凸性の魅惑」, 113-124 (2004).
  
  
• 中田 和秀,
  大規模線形方程式を解くためのクリロフ部分空間法の前処理,
  京都大学数理解析研究所講究録 1228「産業上の非線形問題と数値シュミレーションと領域分割法」 52-64 (2002).
  
  
• 中田 和秀, 張 紹良,
  半正定値計画問題に対するクリロフ部分空間法の適用,
  情報処理学会研究報告 2001-HPC-87, 13-18 (2001).
  
  
• 張紹良,中田和秀,新田義寛,
  半正定値計画問題に現れる密行列のための一般化共役残差法,
  京都大学数理解析研究所講究録1198, 186-194 (2001).
  
  
• Kazuhide Nakata, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima and Kazuo Murota,
  Matrix Completion and Semidefinite Programming,
  統計数理研究所共同研究レポート135 「最適化：モデリングとアルゴリズム14」, 223-237 (2000).
  
  
• 藤沢 克樹, 武田 朗子, 小島 政和, 中田 和秀,
  半正定値計画問題に対するソフトウェアSDPAの広域並列計算システム,
  統計数理研究所共同研究レポート135 「最適化：モデリングとアルゴリズム14」, 215-222 (2000).
  
  
• Kazuhide Nakata, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima and Kazuo Murota,
  Solving Sparse Semidefinite Programs by Matrix Completion (part II),
  京都大学数理解析研究所講究録1174 「最適化の数理科学」 130-137 (2000).
  
  
• Mituhiro Fukuda, Kazuhide Nakata, Katsuki Fujisawa, Masakazu Kojima and Kazuo Murota,
  Solving Sparse Semidefinite Programs by Matrix Completion (part I),
  京都大学数理解析研究所講究録1174 「最適化の数理科学」 122-129 (2000).
  
  
• 中田 和秀, 張 紹良, 小島 政和,
  半正定値計画問題での大規模線形方程式系に対する前処理付き共役勾配法,
  京都大学数理解析研究所講究録1114 「最適化のための連続と離散数理」, 172-183 (1999).
  
  
• 藤沢 克樹, 小島 政和, 中田 和秀,
  半正定値計画問題に対する内点法ソフトウェア,
  京都大学数理解析研究所講究録1114 「最適化のための連続と離散数理」, 149-159 (1999).
  
  
• 中田 和秀, 藤沢 克樹, 小島 政和,
  Semidefinite Programming with the Conjugate Gradient Method,
  統計数理研究所共同研究レポート113 「最適化：モデリングとアルゴリズム１２」, 224-247 (1998).
  
  

著書

• Masaki Higashi, Yoshimasa Utsumi, Kazuhide Nakata (Vasant et al. ed.),
  Intelligent Computing and Optimization: Proceedings of the 6th International Conference on Intelligent Computing and Optimization 2023 (ICO2023), Volume 4 (Lecture Notes in Networks and Systems, 854), pp. 84-94, Springer, (2023).
  ISBN-13:978-3031501500
  
  
• Kota Ishizuka, Kai Kurogi, Kosuke Kawakami, Daishi Iwai, Kazuhide Nakata (Y. Takama, et al. ed.),
  Advances in Artificial Intelligence, Selected Papers from the Annual Conference of Japanese Society of Artificial Intelligence (JSAI 2021), pp. 27-33, Springer, (2022).
  ISBN-13: 978-3030964504
  
  
• 中田 和秀（山本芳嗣編）,
  基礎数学IV 最適化理論, 2.2節, 東京化学同人, (2019).
  ISBN-13: 978-4807914968
  
  
• Makoto Yamashita, Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Kazuhiro Kobayashi, Kazuhide Nakata, Maho Nakata,(M.F. Anjos, J.B. Lasserre Ed.),
  Handbook on Semidefinite Cone and Polynomial Optimization, Chapter 24, Springer, (2011).
  ISBN-13: 978-1461407683
  
  
• Makoto Yamashita, Mituhiro Fukuda, Katsuki Fujisawa, Masakazu Kojima, and Kazuhide Nakata (El-G. Talbi, Ed.),
  Parallel Combinatorial Optimization, Chapter 9, John Wiley ＆ Sons, Inc, (2006).
  ISBN-13: 978-0471721017
  
  
• Katsuki Fujisawa, Mituhiro Fukuda, Masakazu Kojima and Kazuhide Nakata (Frenk, H., Roos, K., Terlaky, T., Zhang, S. Eds.),,
  High Performance Optimization, Chapte 11, Springer, (2000).
  ISBN-13: 978-0792360131