2005 Fiscal Year Annual Research Report
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16300001
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| Research Institution | The University of Electro-Communications |
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Principal Investigator |
富田 悦次 電気通信大学, 電気通信学部, 教授 (40016598)
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| Co-Investigator(Kenkyū-buntansha) |
高橋 治久 電気通信大学, 電気通信学部, 教授 (90135418)
西野 哲朗 電気通信大学, 電気通信学部, 助教授 (10198484)
小林 聡 電気通信大学, 電気通信学部, 助教授 (50251707)
堀田 一弘 電気通信大学, 電気通信学部, 助手 (40345426)
若月 光夫 電気通信大学, 電気通信学部, 助手 (30251705)
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| Keywords | 最大クリーク / 極大クリーク / 重み最大クリーク / 分枝限定法 / 列挙アルゴリズム / バイオインフォマティクス / 計算論的学習理論 / 正例からの学習 |
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| Research Abstract |
最大クリーク抽出のための分枝限定アルゴリズムにおいて,節点の探索順序は効率に非常に大きい影響を与えることを明らかにし,従来よりもより適切な探索順序を,そのために新たな計算量の増加を招くことなく実現する方法を考案した.これにより,最大クリーク抽出の一層の高速化を達成した.これを基として,重み最大クリークやハイパークリーク抽出アルゴリズムの高速化も達成し,画像処理,量子論理回路設計及びDNA配列設計のための基本を発展させた.
極大であるクリークを全て列挙するアルゴリズムについても,そのアルゴリズムの理論的最適性・正当性の証明をより簡潔なものとして完成させた.更に,実用上においては全ての極大クリークを多大の時間をかけて列挙するよりも,最大あるいは最大に近い大きさの極大クリークを効率良く列挙することが重要になる.このため,これまでに開発した最大クリークの効率的抽出アルゴリズムの手法を巧妙に組み合わせることにより,全列挙よりもはるかに短時間で所定の大きい極大クリークだけを効率良く列挙するアルゴリズムを開発し,実験的にその有効性を確認した.
上記アルゴリズムを利用することにより,バイオインフォマティクスにおける主要問題であるタンパク質スレッディング問題,側鎖パッキング問題に対してより良好な成果を上げることが出来た.
計算論的学習理論の問題においても,正の例から極限同定可能とする言語クラスを拡張するための,統一的な手法を提唱し,その計算量評価を与えた.
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Research Products
(7 results)
