| 研究課題/領域番号 |
24700007
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| 研究種目 |
若手研究(B)
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| 配分区分 | 基金 |
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| 研究分野 |
情報学基礎
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| 研究機関 | 茨城大学 (2013-2015)
東京工業大学 (2012) |
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研究代表者 |
竹田 晃人 茨城大学, 工学部, 准教授 (70397040)
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| 研究期間 (年度) |
2012-04-01 – 2016-03-31
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| 研究課題ステータス |
完了 (2015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)
2015年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2014年度: 1,300千円 (直接経費: 1,000千円、間接経費: 300千円)
2013年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
2012年度: 1,040千円 (直接経費: 800千円、間接経費: 240千円)
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| キーワード | 圧縮センシング / 統計力学 / 統計物理学 / 高速疎データ再構成 / パラメータ最適化 |
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| 研究成果の概要 |
圧縮センシングの問題で重要な疎信号復元法として，Approximate Message Passing(AMP)と呼ばれる計算量が小さくかつ収束条件が理論的に解明されたものが知られる．この復元法は信号観測過程を表現する観測行列にある種の仮定を置き導出されているが，本研究ではその仮定をはずした上で同種の復元法の構築を試みた．結果として無線通信系の性能解析の定式化を援用しAMPの一般化が可能であることを示した．それに加えデータ疎性に関わる研究を幾つか行った．観測行列が疎な場合におけるさらに計算量の小さい圧縮センシングの疎信号復元法の開発，深層学習における疎性を重視した学習法等である．
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