| 研究領域 | 社会変革の源泉となる革新的アルゴリズム基盤の創出と体系化 |
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| 研究課題/領域番号 |
21H05844
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| 研究種目 |
学術変革領域研究(A)
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| 配分区分 | 補助金 |
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| 審査区分 |
学術変革領域研究区分(Ⅳ)
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| 研究機関 | 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所 (2022)
東京大学 (2021) |
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研究代表者 |
伝住 周平 日本電信電話株式会社NTTコミュニケーション科学基礎研究所, 協創情報研究部, リサーチアソシエイト (90755729)
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| 研究期間 (年度) |
2021-09-10 – 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 |
2,600千円 (直接経費: 2,000千円、間接経費: 600千円)
2022年度: 2,080千円 (直接経費: 1,600千円、間接経費: 480千円)
2021年度: 520千円 (直接経費: 400千円、間接経費: 120千円)
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| キーワード | データ構造 / 圧縮索引 / 離散構造 / 二分決定グラフ / 組合せ集合族 / 近似 / 数理構造 / 決定グラフ |
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| 研究開始時の研究の概要 |
従来手法では圧縮したとしても計算機に保持できないほど大規模なデータを対象とした圧縮索引を開発する．圧縮索引とはデータを省領域で表現しつつ，それを展開せずとも操作が可能なデータ構造である．ただ，現行のデータ構造はデータを一つの誤りもなく表現可能である一方，扱える大きさに限界がある．本研究では近似を導入することで正確性をある程度犠牲にする代わりに，さらなる省領域化を実現し巨大な離散構造の処理を目指す．
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| 研究実績の概要 |
論理関数や組合せ集合を超える複雑さの離散構造は従来技術では扱うことが困難であった．本研究では組合せ集合のさらに集合である組合せ集合族や，一般化された多段の集合である遺伝的有限集合と関わりの深い木構造を対象としてアルゴリズムの開発を行った．特に，予め圧縮により小さくしてから処理することで計算時間や計算資源の劇的な削減を実現する圧縮表現上での計算技術の開発に注力した．本年度の研究実績の概要は以下のとおりである．
(1) 与えられた組合せ集合とk個の組合せを引数に取る目的関数に対し，目的関数を最大化するようなk個の組合せの選び方を求める問題を解くアルゴリズムを開発した[学会2，特許1]．これによりk個の組合せからなる最適な組合せ集合を全て求めることが可能となった．既存手法では圧縮前の組合せ数に対して指数的な時間がかかるところ，提案手法では決定グラフによって圧縮表現された組合せ集合を処理するため入力データが圧縮されているほど高速な最適化が実現できる．また，決定グラフと親和性が高くこのアルゴリズムを適用することのできる関数クラスを明らかにすることで多くの実用的な設定や数理的に重要な問題に対して本手法が活用できることを示した．加えて，最適解を導く組合せ集合全てを表す索引を構築し，解の検索や数え上げ，列挙を圧縮索引の大きさに依存した計算で実行する方法も提案した[特許2]．これは本研究の目的でもある組合せ集合族を扱う索引になっている．
(2) 各頂点の次数が指定された際に考えうる全ての木構造を列挙するアルゴリズムを開発し，それが多項式時間遅延で実行されることを証明した[学会1]．この設定での木構造は各集合に含まれる要素の数が決められた遺伝的有限集合にほぼ等しい．これにより制約つきの遺伝的有限集合の個数を正確に計算することができ，それら表現に必要な情報量の情報論的下限を計算することに利用できる．
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| 現在までの達成度 (段落) |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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| 今後の研究の推進方策 |
令和4年度が最終年度であるため、記入しない。
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