• 研究課題をさがす
  • 研究者をさがす
  • KAKENの使い方
  1. 課題ページに戻る

2001 年度 実績報告書

Hausdorff次元を用いたユニバーサルデータ圧縮の評価

研究課題

研究課題/領域番号 12878048
研究機関大阪大学

研究代表者

鈴木 譲  大阪大学, 大学院・理学研究科, 助教授 (50216397)

研究分担者 小川 裕之  大阪大学, 大学院・理学研究科, 助手 (70243160)
キーワードHaussdorff次元 / ユニバーサル圧縮 / データ圧縮
研究概要

本研究では、各2進無限系列を区間[0,1)のある点の小数点以下を2進展開した系列とみなし、2進無限系列の集合Xの濃度をその点集合X⊆[0,1)のHausdorff次元HD(X)として評価する(2進無限系列の集合と点集合とを同一視する)。
2進無限系列の集合XのHausdorff次元HD(X)は、集合Xに含まれる最も圧縮しにくい2進無限系列を(計算可能でなくともよい)最も効率のよい符号化で圧縮する際の圧縮率に一致する(minimax性)ことがわかっている(Ryabko,1984)。また、単調性:A⊆B⊆[0,1)⇒HD(A)【less than or equal】HD(B)も満足する。したがって、評価基準としての妥当性は具備されているものと思われる。本研究では、以下の予想を証明する:任意の0【less than or equal】α【less than or equal】1に対して、1.LZ符号化で圧縮率α以下まで圧縮できるが、算術符号では圧縮率α以下まで圧縮できない系列の集合に対するHaussdorf次元はαであり、2.算術符号化で圧縮率α以下まで圧縮できるが、LZ符号化では圧縮率α以下まで圧縮できない系列の集合に対するHaussdorf次元は0である。
Hausdorff次元の単調性から、1.2.はLZ符号化の優位性を示すものである。また、minimax性から、1.のHausdorf次元がαを超えることはないので、到達しうる最大のHausdor圧次元が得られることになる。

  • 研究成果

    (2件)

すべて その他

すべて 文献書誌 (2件)

  • [文献書誌] Kouki Hojo, Boris Ryabko, Joe Suzuki.: "Performance of Data Compression in terms of Hausdorff Dimension"IEICE Trans. on Foundamentals. Vol.E-84A. (2001)

  • [文献書誌] 鈴木譲: "ユニバーサルデータ圧縮とユニバーサル符号"電子情報通信学会論文誌 DII(情報システム). (掲載予定). (2002)

URL: 

公開日: 2003-04-03   更新日: 2016-04-21  

サービス概要 検索マニュアル よくある質問 お知らせ 利用規程 科研費による研究の帰属

Powered by NII kakenhi