Project/Area Number |
07J06714
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Research Category |
Grant-in-Aid for JSPS Fellows
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Allocation Type | Single-year Grants |
Section | 国内 |
Research Field |
Fundamental theory of informatics
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Research Institution | Gunma University |
Principal Investigator |
山中 克久 Gunma University, 大学院・工学研究科, 特別研究員(PD)
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Project Period (FY) |
2007 – 2008
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Project Status |
Completed (Fiscal Year 2007)
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Budget Amount *help |
¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
Fiscal Year 2007: ¥900,000 (Direct Cost: ¥900,000)
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Keywords | アルゴリズム / グラフ / 符号化 / クエリ / 極大平面グラフ / 方形描画 |
Research Abstract |
離散構造、とくにグラフ構造を、計算機上に、コンパクト、かつ、機能的に格納する新しいデータ構造を開発した。 近年、カーナビの地図データやWebのリンク構造、3次元物体の精密なメッシュデータ等、様々な分野で超大規模なグラフ構造を高速に扱う技術が求められている。このことを背景とし、本研究では、大規模なグラフを高速に扱う方法を開発した。より具体的には、(1)大規模なグラフを計算機上にコンパクトに表現する方法、すなわち、圧縮手法を開発することと、(2)圧縮したデータから"直接に"元のグラフの情報を高速に取り出す方法を開発した。(1)の方法により大規模なグラフのデータを圧縮でき、(2)の方法により、圧縮したままでグラフの情報を得ることができるので、コンパクトな表現のまま、大規模なグラフを処理できることになる。通常、大規模なグラフを計算機上で扱う際には、メモリ溢れが起き、ハードディスク等の低速な2次記憶装置を使用してしまう。ハードディスク上のデータへのアクセスはメインメモリよりも数十倍以上遅いので、このようなデータを扱うシステムは極めて遅いものになるかもしれない。しかし、我々が開発した手法により、コンパクトな表現のままでグラフを処理できるので、メモリ溢れを起こさず処理できるグラフの規模が大きくなる。その結果、計算速度の大幅な改善が期待できる。 本研究では、近年、とくに大規模化が目立つグラフに着目し、それらに対するデータ構造を主に開発した。具体的には、方形描画と極大平面グラフである。方形描画はVLSI等への応用をもち、極大平面グラフは3次元物体のメッシュデータへの応用をもつ。どちらも、近年、大規模化が目立つ分野への応用をもつ重要なグラフである。
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Report
(1 results)
Research Products
(7 results)