2016 Fiscal Year Annual Research Report
Approach from learning theory toward understanding the limitations of computation
| Project Area | A multifaceted approach toward understanding the limitations of computation |
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| Project/Area Number |
24106010
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| Research Institution | Kyushu University |
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Principal Investigator |
瀧本 英二 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (50236395)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
篠原 歩 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (00226151)
正代 隆義 九州国際大学, 国際関係学部, 教授 (50226304)
畑埜 晃平 九州大学, 附属図書館, 准教授 (60404026)
吉仲 亮 東北大学, 情報科学研究科, 准教授 (80466424)
内沢 啓 山形大学, 大学院理工学研究科, 准教授 (90510248)
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| Project Period (FY) |
2012-06-28 – 2017-03-31
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| Keywords | 計算学習理論 / オンライン意思決定 / 離散力学系 / 最長共通部分列 / メトリカルタスクシステム問題 / パターン言語 / 形式グラフ体系 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
１．仮説表現の複雑さに関する成果
セルオートマトンに代表される離散力学系や論理回路は，有用な仮説表現である．離散力学系の下で定義されるいくつかの問題に対し，回路最小化オラクルを用いた多項式時間乱択アルゴリズムを与えた．この結果は，これらの問題がNP完全問題ではなく，NP中間層あるいはPに属することを示唆している．
２．学習の複雑さ指標の解析に関する成果
2つの文字列の類似性を測る指標（カーネル）として用いられる最長共通部分列（LCS）を精密化した指標として，長さk以上の共通する連続部分文字列を含むことという制約を課したLCS，さらに，文字列の一致関係を数列の順序保存関係に緩和したLCSを提案し，その指標を求める計算量が，kに依存しない多項式時間であることを示した．
３．アルゴリズムの設計と解析手法の体系化に関する成果
(1) オンライン意思決定問題の広いクラスであるメトリカルタスクシステム問題に対し，ランダムサンプリングに基づく統一的なアルゴリズム設計の指針を与えた．提案アルゴリズムは，k集合やグラフのパス集合など，決定集合が組合せ集合である場合でも多項式時間で動作する．(2) 正例から効率的に学習可能なパターン言語の部分族はいくつか知られていたが，それらのうち non-cross と呼ばれる属について，これを文字列言語から木言語へと一般化し，効率的な極限同定アルゴリズムを与えた．(3) 形式グラフ体系と呼ばれるグラフ言語の族が，所属性質問を用いて多項式更新時間で正例から帰納推論可能となるための条件を与えた．
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| Research Progress Status |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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| Strategy for Future Research Activity |
28年度が最終年度であるため、記入しない。
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Research Products
(49 results)
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[Journal Article] Hitori numbers2017
Author(s)
Akira Suzuki, Masashi Kiyomi, Yota Otachi, Kei Uchizawa, Takeaki Uno
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Journal Title
Journal of Information Processing
Volume: 印刷中
Pages: 印刷中
Peer Reviewed / Acknowledgement Compliant
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