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戸田貴久
todat(at)acm.org

電気通信大学
大学院情報理工学研究科
准教授

学術雑誌論文

• Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Takashi Kitamura, Diversity-aware fairness testing of machine learning classifiers through hashing-based sampling, Information and Software Technology, Volume 167, 2024.
• Takahisa Toda, Takeru Inoue, Interval-based Counterexample Analysis for Error Explanation, Journal of Information Processing, Vol. 29, pp.630-639, (2021).
• 渡辺光洋，戸田貴久, 交差回避制約を用いた単純配線決定問題のCSP解法, 電子情報通信学会論文誌D, Vol.J104-D, No.04,pp.-,Apr.2021.
• Kohei Nishikawa, Takahisa Toda, Exact Method for Generating Strategy-Solvable Sudoku Clues. Algorithms 13(7): 171 (2020)
• Takahisa Toda, Takeru Inoue, Exploiting Functional Dependencies of Variables in All-Solutions SAT Solvers, Journal of Information Processing, Vol. 25 (2017), pp.459-468.
• 戸田貴久, 斎藤寿樹, 岩下洋哲, 川原純, 湊真一, ZDDと列挙問題 - 最新の技法とプログラミングツール, 日本ソフトウェア科学会論文誌 コンピュータソフトウェア, Vol. 34 (2017) No. 3 p. 3_97-3_120.
• Takahisa Toda, Takehide Soh, Implementing Efficient All Solutions SAT Solvers, ACM Journal of Experimental Algorithmics, Vol. 21, No. 1, Article 1.12, 2016. 日本語の解説スライド
• Takahisa Toda, Dualization of Boolean Functions Using Ternary Decision Diagrams, Annals of Mathematics and Artificial Intelligence, Vol. 79, Issue 1, pp.229-244, 2017.
• Yuma Inoue, Takahisa Toda and Shin-ichi Minato, Implicit Generation of Pattern-Avoiding Permutations by Using Permutation Decision Diagrams, IEICE Trans. Fundamentals (Special Issue on Discrete Mathematics and Its Applications), Vol.E97-A, No.6, pp.1171-1179, Jun. 2014.
• Takahisa Toda and Ivo Vigan, On Separating Families of Bipartitions, Discrete Mathematics, 313, pp.286-292, 2013.
• Takahisa Toda, Extracting Co-occurrence Relations from ZDDs, Algorithms (Special Issue: Graph Algorithms), 5(4), pp.654-667, 2012.
• Takahisa Toda and Ivo Vigan, On separating convex points with lines, Congressus Numerantium, 214(2012), pp.143-153.
• Takahisa Toda, On Partitioning Colored Points, IEICE Trans. Fundamentals (Special Issue on Discrete Mathematics and Its Applications), Vol.E94-A, No.6, pp.1242-1246, Jun. 2011.

国際会議論文

• Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Takashi Kitamura, Approximation-guided Fairness Testing through Discriminatory Space Analysis, the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Software Engineering, 2024.
• Takashi Kitamura, Sousuke Amasaki, Jun Inoue, Yoshinao Isobe, Takahisa Toda, Toward Individual Fairness Testing with Data Validity, the 39th IEEE/ACM International Conference on Automated Soft ware Engineering, 2024.
• Takahisa Toda and Takehiro Ito and Jun Kawahara and Takehide Soh and Akira Suzuki and Junichi Teruyama, Solving Reconfiguration Problems of First-Order Expressible Properties of Graph Vertices with Boolean Satisfiability, IEEE 35th International Conference on Tools with Artificial Intelligence (ICTAI), 2023.
• Takehiro Ito, Jun Kawahara, Yu Nakahata, Takehide Soh, Akira Suzuki, Junichi Teruyama, Takahisa Toda, ZDD-Based Algorithmic Framework for Solving Shortest Reconfiguration Problem, International Conference on the Integration of Constraint Programming, Artificial Intelligence, and Operations Research, CPAIOR 2023.
• Takashi Kitamura, Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Applying Combinatorial Testing to Verification-Based Fairness Testing, International Symposium on Search Based Software Engineering, SSBSE 2022, Singapore, November 17-18, 2022.
• Zhenjiang Zhao, Takahisa Toda, Takashi Kitamura, Efficient Fairness Testing through Hash-Based Sampling, International Symposium on Search Based Software Engineering, SSBSE 2022, Singapore, November 17-18, 2022.
• Hisashi Koga, Satoshi Suzuki, Taiki Itabashi, Gibran Fuentes Pineda, Takahisa Toda, Extended Min-Hash Focusing on Intersection Cardinality, IDEAL (1) 2018: 17-26.
• Tomohiro Yamazaki, Hisashi Koga, Takahisa Toda, Fast Exact Algorithm to Solve Continuous Similarity Search for Evolving Queries, in Proc. of 13th Asia Information Retrieval Societies Conference, AIRS 2017, Jeju Island, South Korea, November 22-24, 2017.
• Taichi Uchino, Hisashi Koga, Takahisa Toda, Improved Compression-Based Pattern Recognition Exploiting New Useful Freatures, in Proc. of the 8-th Iberian Conference on Pattern Recognition and Image Analysis (IbPRIA), June, 2017, Faro, Portugal.
• Hisashi Koga, Yuji Nakajima, Takahisa Toda, Effective Construction of Compression-based Feature Space, in Proc. of the International Symposium on Information Theory and Its Applications (ISITA), October, 2016, Monterey, California, USA.
• Takahisa Toda, Koji Tsuda, BDD Construction for All Solutions SAT and Efficient Caching Mechanism, in Proc. of the 30th Annual ACM Symposium on Applied Computing (Track on Constraint Solving and Programming and Knowledge Representation and Reasoning), pp. 1880-1886, April, 2015, Salamanca, Spain. プログラムCNF2OBDDを公開しています. こちらもご覧ください.
• Takahisa Toda, Shogo Takeuchi, Koji Tsuda, Shin-ichi Minato, Superset Generation on Decision Diagrams, in Proc. of the 9th International Workshop on Algorithms and Computation (WALCOM 2015), LNCS, Vol. 8973, pp. 317-322, Feb., 2015, Dhaka, Bangladesh.
• Hiroshi Aoki, Takahisa Toda, Shin-ichi Minato, Three-way Indexing ZDDs for Large-scale Sparse Datasets, in Proc. of the fourth International Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery, in conjunction with PAKDD 2014, LNCS, Vol. 8643, pp. 457-469, May, 2014, Tainan, Taiwan.
• Shogo Takeuchi, Takahisa Toda, Shin-ichi Minato, A General Framework for Parallel Unary Operations on ZDDs, in Proc. of the fourth International Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery, in conjunction with PAKDD 2014, LNCS, Vol. 8643, pp.494-503, May, 2014, Tainan, Taiwan.
• Yuma Inoue, Takahisa Toda, Shin-ichi Minato, “Generating Permutations under Pattern Occurence Constraints Using PiDDs”, in Proc. of the fourth International Workshop on Algorithms for Large-Scale Information Processing in Knowledge Discovery, in conjunction with PAKDD 2014, May, 2014, Tainan, Taiwan.
• Takahisa Toda, Dualization of Boolean functions Using Ternary Decision Diagrams, in Proc. of 13th International Symposium on Artificial Intelligence and Mathematics (ISAIM2014), Florida, USA(2014).プログラムDB-TDDを公開しています.
• Takahisa Toda, Fast Compression of Large-scale Hypergraphs for Solving Combinatorial Problems, in Proc. of Sixteenth International Conference on Discovery Science (DS2013), LNAI 8140, pp. 281-293, Singapore (2013).プログラムZCOMPを公開しています.
• Takahisa Toda, Hypergraph Transversal Computation with Binary Decision Diagrams, in Proc. of 12th International Symposium on Experimental Algorithms (SEA2013), LNCS 7933, pp.91-102, Rome, Italy (2013).プログラムHTC-BDDを公開しています.
• Takahisa Toda, Multipolytopes and Their Duality, in Proceedings of the 7th Hungarian-Japanese Symposium on Discrete Mathematics and Its Applications, pp.457-464. Kyoto, May 31, 2011.
• Takahisa Toda, Convex sets in real projective space and its application to computational geometry, in Proceedings of the 7th Japan Conference on Computational Geometry and Graphs, pp.20-21. 金沢, 石川, 日本(2009年11月).

著書

• ERATO湊離散構造処理系プロジェクト 著, 湊真一 編, “超高速グラフ列挙アルゴリズム –フカシギの数え方が拓く，組合せ問題の新アプローチ−,” 森北出版, 2015年4月. 出版社のページ

解説論文

• 戸田貴久，竹内聖悟，美添一樹, 超大規模なグラフ構造の効率的な処理技術, 電子情報通信学会 小特集「フカシギの数え方」から広がるアルゴリズムの理工学――二分決定グラフによる離散構造処理と広がる応用分野――, Vol.97 No.12pp.1097-1102，2014.

研究会発表など

• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 形式検証によるXGBoostの個人公平性テストの試み, 2024年度人工知能学会全国大会（第38回） 2024年5月. 発表者：趙 振江.
• 高田 雄太, 戸田 貴久,不確実な信念を持つ人狼知能エージェントの論理モデルと仮説推論手法の開発に向けて, 2024年度人工知能学会全国大会（第38回）2024年5月. ポスター発表. 発表者：高田 雄太
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 多様性を重視した公平性テスト技術とその多様性の考察, 第３０回ソフトウェア工学の基礎ワークショップ 2023年11月10日. ポスター発表. 発表者：趙 振江.
• 八木 啓至, 戸田 貴久, だます人狼知能エージェントに関する初期的な考察, 第49回ゲーム情報学研究発表会 2023年3月18日. 発表者：八木 啓至
• 戸田貴久, （招待講演）機械学習モデルのテスト・検証への論理的アプローチ, 人工知能学会 第124回人工知能基本問題研究会 2023年3月17日.
• 中島祐輝, 戸田貴久, 決定的従属関係の含まれるベイジアンネットワークの近似推論手法に関する考察, 情報処理学会 第85回全国大会 2023年3月4日. 発表者： 中島祐輝
• 戸田貴久, ナイーブベイズ分類器におけるデルタ公平性, ウィンターワークショップ2023 2023年1月21日.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 機械学習モデルの公平性のテスト手法, 第64回 プログラミング・シンポジウム 2023 2023年1月6日. 発表者：趙 振江
• 伊藤健洋, 川原純, 中畑裕, 宋剛秀, 鈴木顕, 照山順一, 戸田貴久, ZDDを用いた組合せ遷移ソルバー, 日本オペレーションズ・リサーチ学会秋季研究発表会アブストラクト集 2022年. 発表者：川原純.
• 久保 拓巳, 戸田 貴久, 古賀 久志, 制約最適化に基づく画像の時間順並び替え, 第141回数理モデル化と問題解決研究発表会 2022年12月12日. 発表者：久保 拓巳
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, 機械学習モデルの公平性テスト手法VBT-Xと今後の展望, 情報論的学習理論ワークショップ 2022年11月22日. 発表者：趙 振江
• 趙 振江, 戸田 貴久, 北村 崇師, ハッシュベースサンプリングによる効率的な公平性テスト, ソフトウェア工学の基礎ワークショップ 2022年11月12日. 発表者：趙 振江
• 戸田 貴久, 夏 涛, 中島 祐輝, 八木 啓至, （ポスター発表）不確実性下における複合イベントの確率推定システムの開発, 第36回人工知能学会全国大会, 3Yin2-49, 京都（2022年6月16日）.
• 趙 振江, 戸田 貴久, 類似学習節に基づくCDCLソルバーの高速化, 第36回人工知能学会全国大会, 4K1-GS-1-05, 京都（2022年6月17日）.
• 磯田 飛鳥, 戸田 貴久, 属性間依存度を考慮したデータベースの安全なフラグメント化, 第14回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム, オンライン（2022年3月1日）.
• 夏 涛, 戸田 貴久, 不確実性下における複合イベント処理に関する考察, 第186回アルゴリズム研究発表会, オンライン（2022年1月28日）.
• 戸田 貴久, 伊藤 健洋, 川原 純, 宋 剛秀, 鈴木 顕, 照山 順一, 有界モデル検査による独立集合遷移問題の解法に関する考察, 第186回アルゴリズム研究発表会, オンライン（2022年1月28日）.
• 中島祐輝，戸田貴久, 命題論理式の解の一様サンプリングの改善, 第20回情報科学技術フォーラム, オンライン（2021年8月27日）.
• 渡辺光洋，戸田貴久, 交差回避制約によるSAT型ナンバーリンクソルバーの高速化, 人工知能学会 第109回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 長崎県長崎市（2019年3月）.
• 戸田貴久，誤りの効果的な説明のための反例空間解析, 第170回アルゴリズム研究会, 静岡県熱海市（2018年11月）.
• 戸田貴久，モデル検査における反例空間の構造解析, 人工知能学会 第107回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 北海道札幌市（2018年8月）.
• 鈴木 聡，古賀 久志，Gibran FUENTES PINEDA Gibran，戸田貴久，共通要素を類似度とするハッシュベース集合間類似検索手法の改善, 第10回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2018), 福井県あわら市（2018年3月）.
• 藤原勇二，古賀久志，戸田貴久，ユークリッド距離に基づく多観点非類似度とその分割最適化クラスタリングへの応用, 人工知能学会 第106回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 鹿児島県指宿市（2018年3月）.
• 藤原勇二，古賀久志，戸田貴久，多観点類似度を用いた凝集型階層クラスタリング, 第16回情報科学技術フォーラム, 東京（2017年9月）.
• 戸田貴久，モデル検査における反例発見から反例列挙への拡張, 基盤(S) 離散構造処理系プロジェクト「2017年度 初夏のワークショップ」, 北海道札幌市, （2017年6月）.
• 山崎智博, 古賀久志, 戸田貴久, 集合間類似度を用いたストリームデータのtop-k類似検索に対する高速な厳密解アルゴリズム, 信学技報, vol. 117, no. 28, COMP2017-1, pp. 1-8, 2017年5月.
• 戸田貴久,（招待講演）命題論理式を充足する変数割当の網羅的探索手法について, 人工知能学会 第103回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 大分県由布市, (2017年3月).
• 戸田貴久, 宋剛秀，効率的なAllSATソルバーの実装と評価, 第19回プログラミングおよびプログラミング言語ワークショップ（PPL2017）, 山梨県笛吹市, (2017年3月).
• 戸田貴久，擬似ブール制約を解く, 情報系WINTER FESTA Episode2, 東京（2016年12月）.
• 戸田貴久，擬似ブール制約を解く, 基盤(S) 離散構造処理系プロジェクト「2016年度 秋のワークショップ」, 北海道札幌市, （2016年11月）.
• 戸田貴久，井上武, AllSATにおける変数従属関係, 基盤(S) 離散構造処理系プロジェクト「2016年度 初夏のワークショップ」, 北海道札幌市, （2016年6月）.
• 戸田貴久, 井上武, 変数間の支配関係に基づく論理式の全解列挙手法, 第30回人工知能学会全国大会, 1D5-OS-02b-6in2, 福岡県北九州市, 2016年6月.
• 板橋 大樹，古賀 久志，Gibran Fuentes Pineda GIBRAN，戸田 貴久,“共通要素数を重視したハッシュベース集合間類似検索”,第8回データ工学と情報マネジメントに関するフォーラム(DEIM2016), 福岡県福岡市, 2016.
• 宮田昂充，古賀久志，戸田貴久,“部分構造の類似性を考慮したMin-Hashベースのグラフ類似検索”,電子情報通信学会総合大会 D-4-11, 福岡県福岡市, 2016.
• 小林　馨，古賀久志，戸田貴久,“適応的に類似度を選択する類似画像検索方式”,電子情報通信学会総合大会 D-12-35, 福岡県福岡市, 2016.
• 戸田貴久，宋剛秀, 全解列挙型SATソルバー, 情報系WINTER FESTA, 東京（2015年12月）.
• 戸田貴久，宋剛秀, AllSATソルバの最近の進展, Genome Privacy CREST セミナートーク, 東京大学（2015年11月）.
• 戸田貴久，宋剛秀, AllSATソルバの最近の進展, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2015年度秋のワークショップ, 北海道千歳市, （2015年11月）.
• 戸田貴久, 津田 宏治, BDDに基づくALLSATソルバーを用いたアイテムセットマイニング, 第29回人工知能学会全国大会, 2H4-OS-03a-3in, 北海道函館市, 2015年5月.
• 戸田貴久，津田宏治，BDDを用いたALLSATの枠組みとパターンマイニングへの応用, IBM 東京基礎研究所（2015年4月）.
• 戸田貴久，津田宏治，ALLSATのためのBDD構築および効率的なキャッシング技法，人工知能学会 第97回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 大分県別府市（2015年3月）.
• 菅谷輝治，戸田貴久，湊　真一，ハイパーグラフにおける極大独立集合列挙のた めのZDD構築手法，コンピュテーション研究会， 信学技報, vol. 114, no. 509, COMP2014-45, pp. 19-27, 2015年3月.
• Takahisa Toda, Koji Tsuda, “All Solutions SAT, BDD Compilation and Pattern Mining”, JST ERATO Kawarabayashi Large Graph Project / Minato Discrete Structure Manipulation System Project Joint Workshop, Tokyo, Japan, Jan. 23, 2015.
• 土田和生，古賀久志，戸田貴久，“2段階グラフカットを用いた動画からの移動物体抽出” 情処研報 2015-CVIM-196(20), 宮城県仙台市, 2015.
• 中島優次，古賀久志，戸田貴久，“圧縮性に基づくパターン認識手法における特徴空間の改善”信学技報 PRMU2014-76, pp.63-68, 福岡県福岡市, 2014.
• 尾久陽平，古賀久志，戸田貴久，“Twitterを利用した時事イベントとローカルイベントの同時検出”,信学技報 PRMU2014-69, pp.25-30, 福岡県福岡市, 2014.
• Takahisa Toda, Koji Tsuda, Efficient Caching Mechanism in BDD Compilation, ERATO-ALSIP Special Seminar 2014, Kyoto, Japan, Dec. 13, 2014.
• Takahisa Toda, Dualization Using Decision Diagrams and Its Application for Itemset Mining, Decision Diagrams in Optimization I, INFORMS2014, San Francisco, USA, Nov. 10, 2014.
• 戸田貴久, サイクル描画について, 第20回列挙アルゴリズムセミナー, 群馬県渋川市(2014年9月)
• 戸田貴久, DPLL型BDD構築法の改善, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2014年度秋のワークショップ, 北海道礼文島（2014年9月）.
• 戸田貴久, SATソルバーを用いたBDD構築法, 第5回CSPSAT2研究会, 兵庫県神戸市（2014年8月）.
• 岩下洋哲, 戸田貴久, 津田 宏治, 湊真一, 乗法標準形で与えられた論理関数に対する二分決定グラフ構築の効率化, 第28回人工知能学会全国大会, 1D4-OS-11a-2in, 2014年5月. 発表者：岩下洋哲
• 戸田貴久, メモリ階層を考慮したBDD演算とその並列化, ERATO湊離散構造処理系プロジェクト2014年度春のワークショップ, 2014年4月（ポスター）
• 竹内聖悟, 戸田貴久, 津田宏治, 湊真一, ZDDにおける単項演算並列化の一般的枠組みの提案, 人工知能学会 第92回人工知能基本問題研究会(SIG-FPAI), 北海道函館市（2014年1月）.発表者：竹内聖悟
• 戸田貴久, 論理関数のCNFからBDDの効率的な構築法, 第１４５回アルゴリズム研究会, 情報処理学会研究報告. AL, アルゴリズム研究会報告 2013-AL-145(3), 1-8, 2013-10-30, 岩手県花巻市（2013年11月）
• 青木洋士, 戸田貴久, 湊真一, 巨大で疎な組合せ集合を表現するための三分索引化ZDD, コンピューテーション研究会, 信学技報, vol. 113, no. 252, COMP2013-32, pp. 1-8, 愛知県名古屋市（2013年10月）.発表者：青木洋士
• 戸田貴久, 二分決定グラフに基づくハイパーグラフ極小横断の列挙, 第１２回情報科学技術フォーラム（FIT2013）, 鳥取県鳥取市, ポスター発表（2013年9月）.
• 戸田貴久, 湊真一, 二分決定グラフに基づく大規模ハイパーグラフの双対化, 第3回CSPSAT2研究会, 北海道札幌市（2013年7月）.発表者：戸田貴久
• 戸田貴久, 二分決定グラフに基づく極小横断の列挙, 組合せ数学セミナー, 東京都目黒区(2013年7月)
• Yuma Inoue, Takahisa Toda, Shin-ichi Minato, Efficiently generating classical and vincular pattern avoiding permutations based on permutation decision diagrams, Proc. of Permutation Patterns 2013, pp.43-44 (2013.7).発表者および主著者：井上祐馬
• 戸田貴久, 二分決定グラフに基づくハイパーグラフ極小横断の列挙, JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト「2013年度初夏のワークショップ」, 札幌(2013年6月), ポスター発表
• 青木洋士, 戸田貴久, 湊真一, 三分木によるZDDのパス長の均一化手法, JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト「2013年度初夏のワークショップ」, 札幌, ポスター発表（2013年6月）.発表者：青木洋士
• 戸田貴久, 湊真一, 二分決定グラフに基づく大規模ハイパーグラフの双対化とその応用, 2013年度人工知能学会全国大会（第27回）, 2E5-OS-09b-4, 富山県富山市（2013年6月）.発表者：湊真一
• 戸田貴久, 大規模ハイパーグラフからZDDの高速な構築アルゴリズム, 情報処理学会アルゴリズム研究会, 情処研報, 2013-AL-144, No. 1, 北海道小樽市(2013年5月)
• 戸田貴久, 2分決定グラフに基づくハイパーグラフ双対化, 第17回列挙アルゴリズムセミナー, 群馬県渋川市(2013年4月)
• 井上祐馬, 戸田貴久, 湊真一, 順列二分決定グラフを用いたパターン回避順列の列挙索引化, 情報処理学会アルゴリズム研究会, 情処研報, 2013-AL-143, No. 5, 福島県福島市(2013年3月).発表者：井上祐馬
• 戸田貴久, 二分決定グラフを用いたフロアプランの解析に向けて, JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト「2012年度秋のワークショップ」, 札幌(2012年10月)
• 戸田貴久, On Separating Convex Points with Lines, JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクトセミナー, 札幌(2012年11月6日): I. Vigan氏との共同研究
• 戸田貴久, 二分決定グラフから変数同等関係の抽出, JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト「2012年度初夏のワークショップ」, 札幌(2012年6月), ポスター発表
• 戸田貴久, ２分割のなす分離族の数え上げ, 2011年度冬のLAシンポジウム予稿集, pp.4.1-4.5, 京都(2012年1月30日): I. Vigan氏との共同研究
• 戸田貴久, 集合の２分割のなす分離族について, JST ERATO湊離散構造処理系プロジェクト 2011年度講究録, pp.246-251, 札幌(2011年12月26日): I. Vigan氏との共同研究
• 戸田貴久, 集合を粉砕する二分割の集まりはいくつあるか, 列挙学校（再放送）, 神奈川県三浦郡湘南国際村センター, ポスター発表(2011年9月28-30日): I. Vigan氏との共同研究。少し修正したポスターがあります。
• Takahisa Toda, On Partitioning Colored Points, Laszlo Lovasz博士京都賞受賞記念サテライトワークショップ, ポスター発表(2010年11月16-18日)
• 戸田貴久, 色付きの点の集まりはいつ超平面によりその色付け通りに分割できるか？, 代数、論理、幾何と情報科学研究集会, 立命館びわこ・くさつキャンパス(2010年9月)
• 戸田貴久, 色付きの点の集まりはいつ超平面によりその色付け通りに分割できるか？, 2010年度夏のLAシンポジウム予稿集, pp.11.1-11.9, 氷見, 富山(2010年7月)
• Takahisa Toda, Multi-convex sets in real projective spaces and their duality, Third Texas Southmost Geometry and Topology Conference, Texas, USA(Apr. 2010).
• 戸田貴久, 与えられたどの凸多角形にも交差しない直線全体を構成するアルゴリズム, 2009年度冬のLAシンポジウム予稿集, pp.31.1-31.6, 京都(2010年2月)
• Takahisa Toda, What is a Convex Set in a Real Projective Space? - An Interesting Helly-type Theorem - , Combinatorics: Methods and Applications in Mathematics and Computer Science, Workshop II: Combinatorial Geometry, California, USA (Oct. 19-23, 2009).ポスター発表
• Takahisa Toda, Domain-theoretical aspects of convex sets in real projective space, Continuity, Computability, Constructivity: From Logic to Algorithms, Köln/Cologne, Germany (Jul. 2009).