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ネットワーク上で送受信されるデータ量の増大に伴い，情報伝送の効率化が重要な課題となっており，その解決に向けて非可逆データ圧縮の高度化が有用となる．原情報に対する復元データの忠実度と，圧縮率の間には原理的にトレードオフが存在し，その理論的性能限界に迫る圧縮法の具体化が求められる．本研究では，非可逆データ圧縮に適したトレリス符号の構成，多元アルファベット上の畳込み符号の設計，機械学習に基づく符号化器の効率化，複数の観測ノードによる原情報の分散再構成に関する成果を得ており，理論・実用の双方の観点で情報伝送の効率化に寄与している．
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