研究課題/領域番号 |
23K21654
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研究種目 |
基盤研究(B)
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配分区分 | 基金 |
応募区分 | 一般 |
審査区分 |
小区分60050:ソフトウェア関連
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研究機関 | 名古屋大学 |
研究代表者 |
結縁 祥治 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (70230612)
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研究分担者 |
小川 瑞史 北陸先端科学技術大学院大学, 先端科学技術研究科, 教授 (40362024)
関 浩之 名古屋大学, 情報学研究科, 教授 (80196948)
中澤 巧爾 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (80362581)
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研究期間 (年度) |
2024-04-01 – 2026-03-31
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研究課題ステータス |
交付 (2024年度)
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配分額 *注記 |
6,630千円 (直接経費: 5,100千円、間接経費: 1,530千円)
2025年度: 3,120千円 (直接経費: 2,400千円、間接経費: 720千円)
2024年度: 3,510千円 (直接経費: 2,700千円、間接経費: 810千円)
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キーワード | アクティブ学習 / 頑健性 / Assume-Gurantee検証 / 拡張有限状態オートマトン / 並行計算モデル |
研究開始時の研究の概要 |
実データを含むサブシステムの振舞いを拡張有限状態機械(EFSM)としてモデル化し振舞い合成と分解について、通信プロセスの形式化に基づい て振舞いの頑健性として振舞いの安定性を導く設計手法を確立する。この研究においては、システムの分解と合成の検証における抽象モデルと 実現モデルとの関係に着目して研究を行う。それぞれのサブシステム自体が持つサンプリングやクロックドリフトに基づく誤差が全体システム の安定性を損なわないことを保証する。合成、分解においては、全体の設計情報に基づいて相互に可能な振舞いを自動的に学習して、効率的で 現実的な検証およびテストのためのを設計モデルを導く。
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