| 研究課題/領域番号 |
17K01003
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| 研究機関 | 呉工業高等専門学校 |
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研究代表者 |
深澤 謙次 呉工業高等専門学校, 自然科学系分野, 准教授 (50238440)
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| 研究分担者 |
中村 泰之 名古屋大学, 情報学研究科, 准教授 (70273208)
赤池 祐次 呉工業高等専門学校, 自然科学系分野, 准教授 (70311074)
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| 研究期間 (年度) |
2017-04-01 – 2021-03-31
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| キーワード | STACKの描画機能の拡張 / 対話的に操作できる図 / 数学用e-ラーニングシステム |
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| 研究実績の概要 |
令和2年度の研究実績は、主に次の2つである。(1)STACK上での作図ツールの改良と新たな描画方法の検討、(2) 手書き数式入力に関する基礎的研究。これらについて、以下に順に説明する。
(1) については、平成30年度まで用いていた言語(CindyScript)とフレームワーク(CindyJS)の使い勝手の悪さを改善するため、令和元年度に行った、より汎用性のある言語(Python)とJavaScriptライブラリ(JSXGraph,three.js)を組み合わせた作図ツールの開発を継続した。また、曲面の輪郭線の描画方法としてアニーリング法を利用した曲面の輪郭線の描画方法の検討を行い、実装を試みた。これを行った理由は、以下の通りである。e-ラーニングシステム上でのグラフの描画は素早く行われることが望ましいが、曲面の輪郭線は描画するのに比較的時間が掛かる。この原因は曲線の交点を数値計算で算出しなければならない点にあるので、交点を求めずに輪郭線を描画できれば描画時間を短縮できると予想され、その1つの方法としてアニーリング法を利用することを考えたということである。
(2) については、手書き数式入力の使い勝手を改善するために、誤認識率を極限まで小さくすることが必要であると考え、深層学習を含む通常のニューラルネットワークにおいて、複素数に拡張することで性能を改善することを目指した。具体的には、通常のニューラルネットワークでは、ネットワーク内の各ノードが0から1の間の実数を出力するところを、複素数を出力するように拡張するだけであるが、この拡張に伴って、他の部分をどのように変更すればよいかを検討した。
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