Project/Area Number |
21K12068
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Research Category |
Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
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Allocation Type | Multi-year Fund |
Section | 一般 |
Review Section |
Basic Section 61040:Soft computing-related
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Research Institution | National Institute of Advanced Industrial Science and Technology |
Principal Investigator |
城 真範 国立研究開発法人産業技術総合研究所, 情報・人間工学領域, 主任研究員 (90357244)
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Project Period (FY) |
2021-04-01 – 2024-03-31
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Project Status |
Granted (Fiscal Year 2022)
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Budget Amount *help |
¥4,160,000 (Direct Cost: ¥3,200,000、Indirect Cost: ¥960,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
Fiscal Year 2022: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
Fiscal Year 2021: ¥1,430,000 (Direct Cost: ¥1,100,000、Indirect Cost: ¥330,000)
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Keywords | リカレンスプロット / 基底 / 非線形 / カオス |
Outline of Research at the Start |
例えば脳や経済現象、生体現象など複雑なシステムにおいては、個々の構成要素の振る舞いがシステム全体の状態に寄与し、システム全体の状態が個々の要素の振る舞いを規制するといったスケール間の相互作用が重要な特徴になっている。そうしたシステムから得られる時系列は従来的なフーリエ変換を使った解析に適さない。この研究ではそうした時系列を含む場合でも適切に利用できる基底とそれを使った時系列の可逆な表現を提案する。
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Outline of Annual Research Achievements |
リカレンスプロット上の列を無作為にとって他の列が演算表現できるかどうかを数値的に検討し、European Physical Journal-Special Topicsにて「A pseudo-basis using a recurrence plot」という題で誌上報告した。適切なリカレンスレートを決めるためにグラフ構造が連結になる条件に着目し、性質の異なる時系列に対して設定されたリカレンスレートが有効となる最小の時系列の長さを数値的に示し日本物理学会大会で「リカレンスプロットから作られるグラフが連結となるリカレンスレート」および「リカレンスプロットを用いた時系列のサロゲートデータ」という題で発表した。電子情報通信学会NLP研究会では基底の取り方を様々に変えた結果として「リカレンスプロットの一列を基底と見立てる情報表現」という報告を行った。第一回リカレンスプロット研究会で「リカレンスプロット事始」という題のチュートリアル講演を行った。Transformerモデルを用いた学術文献の言語情報と引用情報の融合について、時系列解析の観点から協力した。高次元空間でアトラクタが通過する小さな円盤を考えて時系列予測をする方法(Times Crossing at Local Cross Sections Improve Prediction Accuracy for Maxima of A Flow)に貢献した。京都大学数理解析研究所が主催する講演会に出席した。筑波大学の平田准教授が提唱するリカレンストライアングルへの貢献を行い、現在、本研究テーマとリンクさせて論文等を準備している。2023年度に国際会議を主催するための事前準備を行った。
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Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
2: Research has progressed on the whole more than it was originally planned.
Reason
様々な未発表の試みの末、最適化の方法は固定し、基底の取り方を変えて挙動を調べた。演算量の評価も行った。その結果、FFTよりはリザーバーコンピューティングに近い考え方で研究を進めることが妥当であると明らかになった。 研究の進展に伴い当所の計画より出口において軌道修正があるが、研究の進捗は概ね順調といえる。
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Strategy for Future Research Activity |
研究の出口はデータ圧縮よりも時系列の理解そのものを深める基礎的視点を得ることに重点を置くことが望ましい。応用として音声時系列における展開を新たに加える予定である。
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Report
(2 results)
Research Products
(16 results)