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勉强はからきしダメだった。小学校低学年のころ、担任の先生から亲への通信文に、武田のせいでクラス全体の学习进度が遅れていると书かれたこともあった。しかし母亲は「この子は人よりゆっくり成长しているだけ」と気にとめなかった。

「いいじゃないの。ほかの人の倍、勉强すれば」という楽観的な母の言叶に従い、愚直に勉强していたらいつのまにか成绩は上がっていた。「どうやら小学生の时は勉强の仕方がわかっていなかったみたいです」と武田は笑う。

一言でいえば&濒诲辩耻辞;どんくさい&谤诲辩耻辞;この少女が长じて、计算科学の一分野である「数理最适化」で日本トップクラスの研究者になるのだから人生とはわからない。无数の选択肢の中から、最も目的に适ったものをコンピュータで効率よく见つけ出す方法を考えるのが数理最适化だ。例えば、最适な移动経路を瞬时に提案するルート案内システムは最适化技术が支えている。

数理最适化では现実社会の复雑な诸相を数学の言叶で记述し、不确実な要因や未来予测なども扱う。解がシンプルに求められない课题がほとんどだが、武田はその中でも特に解を求めるのが难しいジャンルの问题に取り组んでいる。

博士课程修了后は民间公司に就职して発电计画など电力分野の最适化に関わり、大学に戻ってからは机械学习分野に守备范囲を広げた。「异分野の人との共同研究が好きなんです。自分の専门の枠内では思いつかないようなことをひらめいたり、自分が知らなかったツールを使えたりするのが楽しくて」

実は、高度に専门化が进む数理最适化の世界で、分野をまたいで研究を进められる専门家はそう多くない。その中にあって异分野连携を好む武田の研究スタイルは、ユニークな成果を生み出す梃子となっている。

とはいえ、机械学习に手を広げたのはちょっとした偶然からだった。「たまたま隣の研究室で手の空いていた人が统计学の研究者で、何か一绪にやろう、と。互いの専门が相乗効果を出せる分野は何かと考えて、机械学习を一から勉强しました」。戦略的な选択というよりもむしろ「行き当たりばったり」に近い。

&濒诲辩耻辞;どんくさかった子が东大で计算科学の研究者に&谤诲辩耻辞;という部分だけ取り出せば一発逆転の华々しいストーリーにも见えるが、武田自身は东大の研究者を目指して歩んできたわけではない。「もし研究者として最も効率的なキャリアパスを最适化で求めるなら、私がたどってきた経路はまわり道が多くて、とうてい『最适』とはいえないでしょうね（笑）。私としてはこれまでの道がまわり道だとは思っていませんが」

最适化技术で人の生き方は决められないが、社会には础滨开発や资产配分など、最适化を使うことでより良い解决を见出せる问题が山ほどある。それらを解く土台となる理论を考えるべく、武田は今日も大学ノートにゴリゴリと数式を书き続ける。