| 研究課題/領域番号 |
17K00086
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| 研究種目 |
基盤研究(C)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 応募区分 | 一般 |
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| 研究分野 |
計算機システム
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| 研究機関 | 明治大学 |
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研究代表者 |
笹尾 勤 明治大学, 理工学部, 専任教授 (20112013)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 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 |
4,420千円 (直接経費: 3,400千円、間接経費: 1,020千円)
2019年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2018年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2017年度: 1,820千円 (直接経費: 1,400千円、間接経費: 420千円)
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| キーワード | 国際研究者交流 / 線形関数 / 関数分解 / ルータ / ＣＡＭ（連想メモリ） / パターンマッチング / 書き換え可能回路 / 変数最小化 / 分類関数 / 不完全定義関数 / 国際研究者交流、米国 / CAM(連想メモリ） / モンテカルロ法 / インデックス生成関数 / CAM(連想メモリ) / 論理設計 |
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| 研究成果の概要 |
インデックス生成関数は, 入力変数集合を分割することにより, 二つのインデックス生成関数に分解できる. この性質を利用し分解を繰り返すと, 任意のインデックス生成関数はインデックス生成関数のみで表現可能となる.本研究では, 入力数nが500程度までのインデックス関数を複数のインデックス生成関数に分解する能率の良いアルゴリズムを開発した.また、研究過程で、インデックス生成関数を線形関数と一般の関数に分解する能率の良い方法を開発した。インデックス生成関数に関する単行本を米国から出版した。インデックス生成関数を一般化した「分類関数」を開発した。分類関数は、機械学習やデータマイニングに有用である。
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
インデックス生成関数は、連想メモリ(CAM)の機能を数学的に表現したものである。インデックス生成関数の能率の良い実現法を開発することにより、CAMの応用回路の大きさや消費電力を大幅に削減できるようになる。例えば、インターネットのルータやパターンマッチング回路である。本回路は、通常のメモリと若干の論理回路から実現できる。インデックス生成関数は、代数的な手法で実現可能であり、大規模回路にも適用できる。また、この手法は、インデックス生成関数を拡張した分類関数にも適用可能である。分類関数は、機械学習yやデータマイニングにも応用できるため、電池で動く小型製品に組み込み可能である。
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