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より高階の離散構造を扱うための近似を用いたデータ構造の研究

Publicly Offered Research

Project AreaCreation and Organization of Innovative Algorithmic Foundations for Leading Social Innovations
Project/Area Number 21H05844
Research Category

Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)

Allocation TypeSingle-year Grants
Review Section Transformative Research Areas, Section (IV)
Research InstitutionNTT Communication Science Laboratories (2022)
The University of Tokyo (2021)

Principal Investigator

伝住 周平  日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, リサーチアソシエイト (90755729)

Project Period (FY) 2021-09-10 – 2023-03-31
Project Status Completed (Fiscal Year 2022)
Budget Amount *help
¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Fiscal Year 2022: ¥2,080,000 (Direct Cost: ¥1,600,000、Indirect Cost: ¥480,000)
Fiscal Year 2021: ¥520,000 (Direct Cost: ¥400,000、Indirect Cost: ¥120,000)
Keywordsデータ構造 / 圧縮索引 / 離散構造 / 二分決定グラフ / 組合せ集合族 / 近似 / 数理構造 / 決定グラフ
Outline of Research at the Start

従来手法では圧縮したとしても計算機に保持できないほど大規模なデータを対象とした圧縮索引を開発する.圧縮索引とはデータを省領域で表現しつつ,それを展開せずとも操作が可能なデータ構造である.ただ,現行のデータ構造はデータを一つの誤りもなく表現可能である一方,扱える大きさに限界がある.本研究では近似を導入することで正確性をある程度犠牲にする代わりに,さらなる省領域化を実現し巨大な離散構造の処理を目指す.

Outline of Annual Research Achievements

論理関数や組合せ集合を超える複雑さの離散構造は従来技術では扱うことが困難であった.本研究では組合せ集合のさらに集合である組合せ集合族や,一般化された多段の集合である遺伝的有限集合と関わりの深い木構造を対象としてアルゴリズムの開発を行った.特に,予め圧縮により小さくしてから処理することで計算時間や計算資源の劇的な削減を実現する圧縮表現上での計算技術の開発に注力した.本年度の研究実績の概要は以下のとおりである.
(1) 与えられた組合せ集合とk個の組合せを引数に取る目的関数に対し,目的関数を最大化するようなk個の組合せの選び方を求める問題を解くアルゴリズムを開発した[学会2,特許1].これによりk個の組合せからなる最適な組合せ集合を全て求めることが可能となった.既存手法では圧縮前の組合せ数に対して指数的な時間がかかるところ,提案手法では決定グラフによって圧縮表現された組合せ集合を処理するため入力データが圧縮されているほど高速な最適化が実現できる.また,決定グラフと親和性が高くこのアルゴリズムを適用することのできる関数クラスを明らかにすることで多くの実用的な設定や数理的に重要な問題に対して本手法が活用できることを示した.加えて,最適解を導く組合せ集合全てを表す索引を構築し,解の検索や数え上げ,列挙を圧縮索引の大きさに依存した計算で実行する方法も提案した[特許2].これは本研究の目的でもある組合せ集合族を扱う索引になっている.
(2) 各頂点の次数が指定された際に考えうる全ての木構造を列挙するアルゴリズムを開発し,それが多項式時間遅延で実行されることを証明した[学会1].この設定での木構造は各集合に含まれる要素の数が決められた遺伝的有限集合にほぼ等しい.これにより制約つきの遺伝的有限集合の個数を正確に計算することができ,それら表現に必要な情報量の情報論的下限を計算することに利用できる.

Research Progress Status

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Strategy for Future Research Activity

令和4年度が最終年度であるため、記入しない。

Report

(2 results)
  • 2022 Annual Research Report
  • 2021 Annual Research Report
  • Research Products

    (4 results)

All 2023

All Presentation (2 results) Patent(Industrial Property Rights) (2 results)

  • [Presentation] Enumeration of Non-isomorphic Unordered Trees with Degree Sequence Constraints2023

    • Author(s)
      Shuhei Denzumi, Takashi Horiyama, Kazuhiro Kurita, Atsuki Nagao, Kazuhisa Seto, Kunihiro Wasa
    • Organizer
      第193回アルゴリズム研究発表会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Presentation] 決定グラフ上での最適なk-集合選択問題を高速に解くアルゴリズム2023

    • Author(s)
      伝住 周平,西野 正彬,安田 宜仁
    • Organizer
      2023年度 人工知能学会全国大会
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Patent(Industrial Property Rights)] 最適値計算装置、最適値計算方法及びプログラム2023

    • Inventor(s)
      伝住 周平,西野 正彬,安田 宜仁
    • Industrial Property Rights Holder
      伝住 周平,西野 正彬,安田 宜仁
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Filing Date
      2023
    • Related Report
      2022 Annual Research Report
  • [Patent(Industrial Property Rights)] 索引構築装置、索引構築方法及びプログラム2023

    • Inventor(s)
      伝住 周平,西野 正彬,安田 宜仁
    • Industrial Property Rights Holder
      伝住 周平,西野 正彬,安田 宜仁
    • Industrial Property Rights Type
      特許
    • Filing Date
      2023
    • Related Report
      2022 Annual Research Report

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Published: 2021-10-22   Modified: 2023-12-25  

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