| Project/Area Number |
20K11674
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| Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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| Allocation Type | Multi-year Fund |
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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 | University of Fukui |
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Principal Investigator |
Iwata Ken-ichi 福井大学, 学術研究院工学系部門, 教授 (80284313)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 博資 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 名誉教授 (30136212)
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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 |
¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000)
Fiscal Year 2020: ¥2,210,000 (Direct Cost: ¥1,700,000、Indirect Cost: ¥510,000)
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| Keywords | 情報理論 / 情報源符号 / 平均符号長 / マルコフ決定過程 / 準瞬時符号 / AIFV符号 / 平均性能最適化 / マルコフ連鎖 / 平均コスト / 繰り返し最適化 / 繰り返しアルゴリズム / 最適化手法 |
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| Outline of Research at the Start |
有限マルコフ連鎖における平均性能最適化のアルゴリズムの提案を行い，提案するアルゴリズムの理論解析と情報理論における応用として，符号器が状態を有する準瞬時符号の構成法を与える．提案するアルゴリズムでは部分問題最適化を反復する手法であり，その最適性，適応条件，計算量などを評価する．また，提案法の応用例として，情報理論おける準瞬時符号の構成法を検討し，計算機実験で検証する．
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| Outline of Final Research Achievements |
This research considers optimizing performance in Markov chains satisfying conditions (a) and (b), and we apply the optimization to source coding. (a) The performance in each state s_i of the Markov chain is determined by the performance function f_i(t_i), i=0, 1, ... , m-1, and we choose each state's variable t_i. (b) The variable t_i determines the transition probability p_i (s_j | s_i, t_i) from state s_i to state s_j and the pair of variables t = (t_i, i =0, 1, ... , m-1) uniquely determines the stationary distribution Q_i of the states s_i in the Markov chain. The optimizing method for average performance under (a) and (b) was applied to the almost instantaneous source coding.
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| Academic Significance and Societal Importance of the Research Achievements |
無歪み情報源符号(データ圧縮)における準瞬時符号は，2015年の"Almost Instantaneous Fixed-to-Variable Length Codes"により提案された符号である．準瞬時符号のクラスにおいて平均符号長を最小にする符号構成法は未解決であった．本研究はマルコフ決定課程における平均性能最適化を検討し，準瞬時符号のクラスにおいて平均符号長を最小にする符号構成法にある種の一般的な手法を提案した．
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