2022 Fiscal Year Annual Research Report
Investigation of data compression algorithms for big data analysis
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18K04141
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| Research Institution | Wakayama University |
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Principal Investigator |
葛岡 成晃 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60452538)
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| Project Period (FY) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 情報源符号化 / 分散関数計算 / 多端子仮説検定 |
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| Outline of Annual Research Achievements |
ビッグデータ解析のためのデータ圧縮法の開発に取り組んだ．最終年度にあたる今年度は，これまでに取り組んできた関数計算のためのデータ圧縮法の研究，および，多端子仮説検定のための符号化について引き続き検討を続けた．まず，関数計算のためのデータ圧縮法については，昨年度まで同様，計算を行うノードに観測データを送信する際の通信路雑音を考慮した設定で研究を進めた．従来研究では，計算を行うノードに観測データを送信する際の通信路雑音は無視できると仮定されていた．これは暗に，ノード間の通信で通信路符号化を利用していることを仮定している．しかしながら，一般的なネットワーク通信の場合，情報源符号化と通信路符号化を同時に最適化したほうがよりよい結果になることが知られている．そこで本研究では「関数計算のための情報源-通信路結合符号化問題」について研究を継続してきた．とくに今年度は，昨年度国際会議ITWで発表した結果を符号化器が複数の場合へと拡張することを試みた．ただし，この拡張は容易ではないことが判明した．一方，多端子仮説検定のための符号化については，二つの離れた地点間で双方向通信が許される場合の多端子仮説検定問題について検討した．既存研究ではデータの観測地点からセンターへの一方向通信を行う場合のみ考えられており，双方向通信が許される場合についての研究は十分ではなかった．それに対して本研究は，二つの地点間でやり取りされる情報量の総ビット数がある条件を満たす場合には，双方向通信は誤り指数を改善しないことを証明できた．
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