Data Compression: theoretical and practical approaches to the smallest grammar problem

• Project/Area Number: 21K11745
• Research Category: Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
• Allocation Type: Multi-year Fund
• Section: 一般
• Review Section: Basic Section 60010:Theory of informatics-related
• Research Institution: Tohoku University
• Principal Investigator: 篠原 歩 東北大学, 情報科学研究科, 教授 (00226151)
• Project Period (FY): 2021-04-01 – 2025-03-31
• Project Status: Granted (Fiscal Year 2021)
• Budget Amount: ¥4,290,000 (Direct Cost: ¥3,300,000、Indirect Cost: ¥990,000); Fiscal Year 2024: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2023: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2022: ¥1,040,000 (Direct Cost: ¥800,000、Indirect Cost: ¥240,000); Fiscal Year 2021: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000)
• Keywords: データ圧縮 / 最小文法問題 / 文法圧縮 / 文字列処理 / アルゴリズム

Outline of Research at the Start

可逆的データ圧縮の代表例である文法圧縮に対して，理論と応用の両面から取り組む．最小文法問題とは，入力として与えられた文字列のみを生成する文脈自由文法の中で最もサイズの小さいものを探す組合せ最適化問題である．この問題に対する様々な近似アルゴリズムが提案されており，高性能なデータ圧縮法の技術基盤となっている．本研究は，既存の文法圧縮を確率文法圧縮と高階圧縮の2方向に一般化し，その解法を探求する．理論面においては，この最適化問題の近似困難性の解明と近似アルゴリズムの開発を行う．また応用面から，ここで開発する近似アルゴリズムを実装し，実データに対して有用な可逆圧縮システムを構築する．