
輪読会
数理最適化や機械学習、シミュレーションなどを含め、特定の分野に限定せず幅広いテーマの基礎文献から最新論文まで、学生が持ち回りで発表・解説します。扱う内容や開催形式は年度によって異なりますが、積極的な質疑応答や議論を行っています。
Daily Life
輪読会、研究ミーティング、発表練習など、蓮池研究室の日々の活動をご紹介します。

数理最適化や機械学習、シミュレーションなどを含め、特定の分野に限定せず幅広いテーマの基礎文献から最新論文まで、学生が持ち回りで発表・解説します。扱う内容や開催形式は年度によって異なりますが、積極的な質疑応答や議論を行っています。

毎年夏に開催する例年2泊3日の研究室合宿です。各自の研究進捗発表や中間報告を行い、研究室全体の方向性も話し合います。学年を越えた交流も盛んで、普段のゼミとは異なる環境でメンバー同士が密にコミュニケーションを取る貴重な機会です。自然と触れ合いながらスポーツやレクリエーションで身体を動かし、懇親会でも研究室の親睦をさらに深めます。

毎年冬に開催する研究室合宿です。B4・M2は卒業論文・修士論文の最終仕上げに向けた発表練習を、M1・博士課程の学生は年間の研究進捗を報告し、蓮池教授やメンバーと議論を交わします。年度末に研究を見つめ直す大切な機会であり、次年度の研究計画にもつなげます。合宿後は卒業・修了を控えたメンバーの送別も兼ねた懇親会を行い、B3も含め研究室の親睦を深めます。

研究テーマごとに班を作り、研究テーマに即した内容の学習や研究内容について議論をしています。 各班はそれぞれの研究領域(数理最適化、機械学習、金融工学など)に関連した文献・論文の輪読や、メンバーが取り組んでいる研究の進捗共有・ディスカッションを行います。班をまたいだ知見の共有も積極的に行い、研究室全体の底上げにつながっています。

日々の研究成果を、国内学会や国際学会で積極的に発表しています。 研究内容を分かりやすく伝え、専門家との議論を通じて新たな視点を得る大切な機会です。投稿先によっては、査読審査を経て採択された論文や発表内容をもとに登壇します。
輪読会で実際に読んでいる本やテキストをご紹介します。研究テーマや班の関心に合わせて選定しています。
ポートフォリオ理論・資産価格評価の基礎テキスト
企業財務・投資意思決定の総合解説
機械学習手法の金融データへの応用実務
実務データ構造のモデル化と解釈の基礎
AIアルゴリズムの背景にある数理的思考と数学基礎
最適化モデルの定式化とアルゴリズムの体系的解説
マルチエージェント・社会シミュレーション手法
場所:西早稲田キャンパス 51号館 13階 アクセス