| 研究概要 |
1.「二分決定グラフを用いた大規模ベイジアンネットワーク解析処理法」の基本アルゴリズムの開発と改良を進めた.問題の規模が大きいとBDDがメモリあふれを起こす場合がある.そこで問題を複数の部分に分割して解く方法についても検討を行った.
2.実用規模の例題を用いた性能評価に向けた準備を進めた.ベイジアンネットワークを表現する二分決定グラフから確率推論計算を高速に行うプログラムを自動合成する方法の改良を進めた。
3.前年度に引き続き,統計確率モデルを表現し効率よく解析するための,より一般的なデータ構造の研究を進めた.二分決定グラフは,元来は組合せ論理データを操作するために開発されたデータ構造であるが,確率モデルを表現するために特化することで,さらに改善の余地があるかどうかを随時検討した。さらにベイジアンネットワーク以外の様々な問題に応用範囲を広げて考察を行った。
以上の挑戦的萌芽研究の成果は、科学技術振興機構(JST)のERATO湊離散構造処理系プロジェクトの採択につながり、今後も発展的に研究が継続される見込みである。
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