| Project/Area Number |
23K03841
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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 21020:Communication and network engineering-related
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| Research Institution | Hiroshima City University |
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Principal Investigator |
三村 和史 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (40353297)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
竹内 純一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80432871)
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| Project Period (FY) |
2023-04-01 – 2026-03-31
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| Project Status |
Granted (Fiscal Year 2023)
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| Budget Amount *help |
¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000)
Fiscal Year 2025: ¥1,300,000 (Direct Cost: ¥1,000,000、Indirect Cost: ¥300,000)
Fiscal Year 2024: ¥1,690,000 (Direct Cost: ¥1,300,000、Indirect Cost: ¥390,000)
Fiscal Year 2023: ¥1,560,000 (Direct Cost: ¥1,200,000、Indirect Cost: ¥360,000)
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| Keywords | 情報統計力学 / スパース推定 / 圧縮センシング / 量子効果 / 深層学習 |
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| Outline of Research at the Start |
スパース性を用いて観測から未知信号を推定する枠組みであるスパース推定では、原信号のサポートがわかれば非零要素の値は比較的容易に求められる。本研究では、横磁場型の量子デバイスを用いたサポート推定の方法を提案し、そのサポート推定手法を、深層学習の技術を用いて古典計算機でシミュレートすることにより、古典計算機で動作する効率的で高速なスパース推定アルゴリズムを開発することを目指す。
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| Outline of Annual Research Achievements |
スパース推定をL0正則化を用いて行う手法に関して、サポート推定と非負値推定を個別に行う2段階の推定を用いたスパース推定を議論した。サポート推定は、L0正則化項が加えられた誤差関数をコスト関数とし、そのコスト関数の最小化によって行う。エネルギー関数の局所最小値から抜け出すためのノイズが導入された最急降下法を導入することによって、サポート推定のためのランジュバン方程式が構成される。探索が、局所最小値から抜け出すためのさらなる工夫として、ランジュバン方程式にカオス的な挙動の項を導入して、性能がより向上することが確認された。
スパース推定に関する応用として、スパース推定を用いた分子軌道トモグラフィーの手法を提案した。提案法では、角度分解光電子分光法によって得られた光電子強度角度分布から、分子軌道を位相復元手法にスパース性を導入して推定する。従来法よりも高い推定結果を得ることができた。
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| Current Status of Research Progress |
Current Status of Research Progress
3: Progress in research has been slightly delayed.
Reason
アルゴリズムの改良を進めたほか、類似するスパース推定アルゴリズムを用いて実問題への適用を行なった。量子的効果について、動的性質と静的性質の両面で引き続き検討を進める。静的性質については、鈴木トロッター展開を用いて古典系に帰着させ平衡統計力学の手法で解析する。動的性質については、同じく鈴木トロッター展開を用いた古典系について、動的レプリカ法などの非平衡統計力学の手法で解析する。動的レプリカ法を開発した研究者と打ち合わせを行っており、引き続き連携して解析を進める。
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| Strategy for Future Research Activity |
動的レプリカ法によるランジュバン方程式の動的過程を解析し、なにによって探索性能が向上するのかを理論的に議論する。そのための動的レプリカ法による解析を簡素化された推定の問題に適用する。深層展開についての検討も引き続き進めていく。
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