| 研究課題/領域番号 |
18K04141
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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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| 審査区分 |
小区分21020:通信工学関連
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| 研究機関 | 和歌山大学 |
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研究代表者 |
葛岡 成晃 和歌山大学, システム工学部, 教授 (60452538)
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| 研究期間 (年度) |
2018-04-01 – 2023-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2022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)
2022年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2021年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2020年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2019年度: 910千円 (直接経費: 700千円、間接経費: 210千円)
2018年度: 780千円 (直接経費: 600千円、間接経費: 180千円)
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| キーワード | 情報理論 / 多端子仮説検定 / 分散関数計算 / 情報源符号化 / 推測問題 / 関数計算 / 仮説検定 / 多端子情報理論 |
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| 研究成果の概要 |
関数計算のためのデータ圧縮，および，多端子仮説検定問題に関する研究に取り組んだ．関数計算のためのデータ圧縮に関する研究では，主に関数の引数が2の場合を扱っていた既存結果を引数が3の場合に拡張する成果を得た．さらに，計算を行うノードに観測データを送信する際の通信路雑音を考慮した設定で研究を進め，通信路雑音を考慮しない従来研究の結果を拡張することに成功した．多端子仮説検定問題に関する研究では，複数の達成可能最適誤り指数の間に成り立つ一般的な関係式を導出した．
さらに副次的な成果として，情報源符号化と推測問題との関係性に関する成果や，VF情報源符号化に関する成果も得られた．
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| 研究成果の学術的意義や社会的意義 |
情報機器の発達により蓄積されるデータが飛躍的に増大しつつある現在，従来のデータ処理技術では扱うことが困難な膨大なデータ（ビッグデータ）を効率よく扱うための手法が必要とされている．具体的には，観測データをネットワークを介して通信する際に，データの宛先で実行するデータ処理に適した形で通信するためのデータ圧縮技術が必要になる．本研究の成果は，そのような通信のためのデータ圧縮技術開発に貢献するものである．
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