| Project/Area Number |
20H04141
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (B)
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| Allocation Type | Single-year Grants |
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| Section | 一般 |
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| Review Section |
Basic Section 60010:Theory of informatics-related
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| Research Institution | Tokyo Medical and Dental University |
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Principal Investigator |
Bannai Hideo 東京医科歯科大学, M&Dデータ科学センター, 教授 (20323644)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
井 智弘 九州工業大学, 大学院情報工学研究院, 准教授 (20773360)
関 新之助 電気通信大学, 大学院情報理工学研究科, 准教授 (30624944)
稲永 俊介 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (60448404)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2024-03-31
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| Project Status |
Completed (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥17,550,000 (Direct Cost: ¥13,500,000、Indirect Cost: ¥4,050,000)
Fiscal Year 2023: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2022: ¥4,940,000 (Direct Cost: ¥3,800,000、Indirect Cost: ¥1,140,000)
Fiscal Year 2021: ¥3,900,000 (Direct Cost: ¥3,000,000、Indirect Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2020: ¥4,810,000 (Direct Cost: ¥3,700,000、Indirect Cost: ¥1,110,000)
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| Keywords | 辞書式順序 / Lyndon 語 / BBWT / Lyndon 配列 / 辞書式圧縮 / FM-index / 繰り返し構造 / BWT / Lyndon語 / 双方向マクロスキーム / 文字列アトラクタ / 直線的プログラム / 全単射 BWT / Thue-Morse 文字列 / 繰り返し指標 / Lyndon 木 / 原始平方 |
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| Outline of Research at the Start |
近年，情報通信・計測機器の発達により，多岐にわたる分野で膨大な量の文字列データが生み出され，利用可能となっている．このような大規模な文字列データを効率的に処理・解析する技術は多様な応用があるため広く必要とされ，極めて重要である．多様な文字列データに対して有効かつ効率的な処理・解析アルゴリズムを開発するには，文字列の様々な特徴に関する理論的・組合せ的性質の深い理解が必要不可欠である．本研究は，文字列の辞書式順序に着目し，その組合せ的性質の解明およびそれらを利用した効率的な文字列処理のアルゴリズムを開発を目指す．
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| Outline of Final Research Achievements |
We worked on various problems related to lexicographic orderings of strings, such as Lyndon words, Lyndon trees, bijective Burrows-Wheeler Transform, repetitiveness measures of Thue-Morse words based on dictionary compression. Furthermore, we proposed efficient algorithms and data structures that exploit these characteristics and also showed hardness of some problems.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
本研究の成果として得られた辞書式順序に関連する諸性質は文字列の組み合わせ論に関する基礎的なものである。これらの諸性質は本研究で提案したアルゴリズムだけではなく、今後出現する様々な種類の文字列データ・問題に対する効率的な処理アルゴリズムの開発に広く寄与する可能性がある。
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