| 研究課題/領域番号 |
16K12496
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| 研究種目 |
挑戦的萌芽研究
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
ソフトコンピューティング
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| 研究機関 | 広島市立大学 |
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研究代表者 |
三村 和史 広島市立大学, 情報科学研究科, 教授 (40353297)
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| 研究分担者 |
竹内 純一 九州大学, システム情報科学研究院, 教授 (80432871)
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| 研究期間 (年度) |
2016-04-01 – 2020-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2019年度)
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| 配分額 *注記 |
3,380千円 (直接経費: 2,600千円、間接経費: 780千円)
2018年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2017年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
2016年度: 1,170千円 (直接経費: 900千円、間接経費: 270千円)
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| キーワード | 圧縮センシング / 近似的確率伝搬法 / ダンピング / 経路積分法 / 反復再構成法 / スパース重ね合わせ符号 / 情報学 / 情報理論 / 情報統計力学 |
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| 研究成果の概要 |
本研究課題は，広い応用のある圧縮センシングの推定手法の解析を目的とする。時間計算量を小さくするために，反復推定アルゴリズムが用いられている。ダンピングを導入した場合の反復推定アルゴリズムを解析した。IST および Orthogonal AMP にダンピングを導入したアルゴリズムを解析し，ダンピングを導入しても Onsager項はダンピング項には影響がないことを示し，ダンピングを導入した Orthogonal AMP の結果が，ダンピングを導入した AMP を説明することを示した。 結果は，適用範囲の広い効率的なアルゴリズム開発に適用できる。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
圧縮センシングの反復推定アルゴリズムは時間計算量が小さく，応用でとても重要になる。しかし，現在の反復推定アルゴリズムは，観測行列の性質によっては発散してしまう問題があり，比較的狭いクラスの観測行列でしか直接適用することが困難であり，人為的にダンピングなどを導入することなどが必要になる。本研究課題の結果は，そのような反復計算を安定にさせ，適用範囲を広くしたうえで効率的なアルゴリズム開発に適用でき，様々な応用への貢献が期待できる。
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