2021 Fiscal Year Research-status Report
有限マルコフ決定過程における平均性能最適化の理論深化と情報理論における応用
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20K11674
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| Research Institution | University of Fukui |
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Principal Investigator |
岩田 賢一 福井大学, 学術研究院工学系部門, 准教授 (80284313)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
山本 博資 東京大学, 大学院新領域創成科学研究科, 名誉教授 (30136212)
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| Project Period (FY) |
2020-04-01 – 2023-03-31
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| Keywords | 平均性能最適化 / マルコフ連鎖 / 情報理論 / 繰り返しアルゴリズム |
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| Outline of Annual Research Achievements |
本研究課題では，有限マルコフ連鎖における平均性能最適化のアルゴリズムの提案を行い，提案するアルゴリズムの理論解析と情報理論における応用として， 符号器と復号器が状態を考慮することが可能である効率の良い符号の構成法を与えることを目標としている．2021年度では，定常無記憶情報源からの出力系列を有限状態無雑音通信路を介して無歪みで伝送する場合に平均コストを最小にする瞬時復号可能な結合符号を提案した．提案手法では，通信路における各状態ごとに平均性能最適化のアルゴリズムに用いる平均コスト最小の符号を整数計画法により部分問題最適化を求め，さらに，各状態ごとに求めた符号の更新を平均性能最適化アルゴリズムにより行い，平均コストを最小にする瞬時復号可能な結合符号を構成する．この提案に関する研究内容を2022年6月開催のIEEE Internal Symposium on Information Theoryに投稿した．その結果，下記の研究実績がある．
[1] Ken-ichi Iwata, Hirosuke Yamamoto, "," Proceedings in 2022 IEEE Internal Symposium on Information Theory (ISIT), 6 pages, accepted, June 26-July 1, 2022 at Aalto University in Espoo, Finland.
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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
2020年度は， 有限マルコフ連鎖における平均性能最適化のアルゴリズムの提案を行い，提案するアルゴリズムの理論解析と情報理論における応用として，符号器が状態を有する準瞬時符号の構成法の提案とその評価を行った．同研究内容は，2021年4月開催のIEEE Information Theory Workshop (ITW)と 2021年7月開催の2021 IEEE Internal Symposium on Information Theoryに投稿し，採録された.
2021年度は，研究実績の概要に述べたように，符号器と復号器が状態を考慮することが可能である効率の良い符号の一例として，定常無記憶情報源からの出力系列を有限状態無雑音通信路を介して無歪みで伝送する場合に平均コストを最小にする瞬時復号可能な結合符号を提案した．同研究内容は，2022年6から7月開催の2022 IEEE Internal Symposium on Information Theoryに投稿し，採録された.
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| Strategy for Future Research Activity |
有限マルコフ連鎖における平均性能最適化のアルゴリズムでは部分問題最適化を反復する手法であり，その最適性，適応条件，計算量などを評価する.また， 提案法の応用例として，計算機実験で検証する.
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| Causes of Carryover |
コロナ禍のため，次年度使用額が生じた．研究打ち合わせ，学会発表等の旅費に関しては，実支出額が0円であった．令和4年度には使用する計画である．
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