Constructing and advocating distributed coding-based systems for adaptive measurement and communications

构建和倡导基于分布式编码的自适应测量和通信系统

• 批准号: 18079015
• 负责人: MURAYAMA Tatsuto
• 金额: $ 6.14万
• 依托单位: NTT Communication Science Laboratories
• 依托单位国家: 日本
• 项目类别: Grant-in-Aid for Scientific Research on Priority Areas
• 财政年份: 2006
• 资助国家: 日本
• 起止时间: 2006 至 2009
• 项目状态: 已结题
• 来源: https://kaken.nii.ac.jp/en/grant/KAKENHI-PROJECT-18079015/
• 关键词: 情報統計力学; 大偏差理論; 相転移; センサーネットワーク; 計測工学; 情報システム; 数理工学; 統計力学; ネットワーク; 制御工学

ノイズのある環境で計測したデータを統合して観測精度を向上させようとすると,普通,非常に困難なトレード・オフに直面する.つまり,計測するデータの数を増加させることによって質の高い観測を実現することができるが,あまりにその数が大きすぎると,せっかく集めた多数のデータをうまく統合することができなくなるのである.本研究では,このような計測システムの一般的挙動を数学的モデルで分析し,特に不可逆データ圧縮による通信容量を超えたデータ統合の示す性質を明らかにした.主要な研究成果として,通信容量とシステム全体としての情報利得にいわゆるスケーリング則が存在することを示し,あるノイズレベルを越えると不可逆データ圧縮による大規模なデータ統合がいつでもそれを用いないシナリオよりすぐれた情報統合戦略になることを発見した.さらに,このスケーリング則と臨界的なノイズレベルに関して,システムの通信容量が無限大に発散する極限で普遍的な表現を導くことに成功した.これらの結果は,確率論における大偏差理論を統計力学のアプローチで援用したことで得られた.

ノ イ ズ の あ る environment で measuring し た デ ー タ を integration し て 観 measurement precision を upward さ せ よ う と す る と, ordinary, very difficult に な ト レ ー ド · オ フ に face す る. つ ま り, measuring す る デ ー タ の number を raised plus さ せ る こ と に よ っ て の high quality い 観 を measurement be presently す る こ と が で き る が, あ ま り に そ が の number big き す ぎ る と, せ っ Youdaoplaceholder5 く set めた majority デ デ タをうまく タをうまく integration する とがで とがで なくなる なくなる である である This study で は, こ の よ う な measuring シ ス テ ム の general 挙 move を mathematical モ デ ル し で analysis, especially に irreversible デ ー タ 圧 shrinkage に よ る communication capacity を super え た デ ー タ integration の す properties in を Ming ら か に し た. Main な research と し て, communication capacity と シ ス テ ム all と し て の intelligence gains に い わ ゆ る ス ケ ー リ ン グ が exist す る こ と を し, あ る ノ イ ズ レ ベ ル を more え る と irreversible デ ー タ 圧 shrinkage に よ る large-scale な デ ー タ integration が い つ で も そ れ を with い な い シ ナ リ オ よ り す ぐ れ た intelligence integration 戦 slightly に な る こ と を 発 see し た. さ ら に, こ の ス ケ ー リ ン グ is と critical な ノ イ ズ レ ベ ル に masato し て, シ ス テ ム の が communication capacity is infinite に 発 scattered す る limit で な manifestation of common を guide く こ と に successful し た. こ れ ら は の results, probabilistic theory に お け る を large deviation theory of statistical mechanics の ア プ ロ ー チ で invoking し た こ と で must ら れ た.

项目成果

センシングと符号化の統計力学

传感和编码的统计机制

• 发表时间: 2009
• 期刊: 統計数理 第57巻
• 作者: M. Aoyagi;S. Watanabe;緑川達也・結城雅弘・三宅由寛・西林仁昭;北川幸一郎;村山立人
• 通讯作者: 村山立人

センシングと符号化情報物理学

传感和编码信息物理

• 发表时间: 2007
• 期刊: 情報物理学の数学的構造(数理解析研究所講究録) 1532
• 作者: Hou;Z;村山立人
• 通讯作者: 村山立人

Optimal aggregation of noisy observations : A large deviations approach

噪声观测值的最佳聚合：大偏差方法

• 发表时间: 2010
• 作者: Murayama;T.;Davis;P.
• 通讯作者: P.

センシングと符号化の相乗効果が示す利得構造について

关于传感和编码协同效应所表现出的增益结构

• 发表时间: 2007
• 期刊: 特定領域研究「情報統計力学の深化と展開」平成19年度研究成果発表会講演概要集
• 作者: J.Y.Cai;O.Watanabe;村山 立人
• 通讯作者: 村山 立人

センサーネットワークでも「More-is different」

即使在传感器网络中，“更多就是不同”

• 发表时间: 2006
• 期刊: 「情報学でもMore is different!!」講演概要集
• 作者: 村山立人;デイビス・ピーター
• 通讯作者: デイビス・ピーター