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J-GLOBAL ID：201902246580723187   整理番号：19A2403139

有限状態を持つMarkov連鎖の平均性能を最適化するための反復アルゴリズム【JST・京大機械翻訳】

An Iterative Algorithm to Optimize the Average Performance of Markov Chains with Finite States

著者 (3件)： Fujita Ryusei (University of Fukui) ,  Iwata Ken-ichi (University of Fukui) ,  Yamamoto Hirosuke (The University of Tokyo)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2019  号： ISIT  ページ： 1902-1906  発行年： 2019年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 特異な定常分布を持ち,次の条件Iを満たす有限状態を持つMarkov連鎖を考察した。1)Each状態s_iには,それ自身の離散パラメータt_iがある。II)Each状態s_iは局所性能関数f(t_i)を持つ。III)Each状態s_iは,状態s_iから状態s_jまでの遷移確率関数p_i,j(t_i)を有した。本論文では,パラメータのすべての集合に対してユニークな定常分布を持つ,上記Markov連鎖の大域的平均性能を最適化するための反復法を与えた。この方法は,著者らの以前の論文で提案した最適AIFV-m符号を構築するための反復法の一般化である。しかし,本論文において,次の2つのポイントは,一般化の他にさらに洗練した。(1)反復法が常に終了する条件を明らかにし,反復法が一種のLas Vegasアルゴリズムであるにもかかわらず,正しい結果を与える。(ii)各状態の局所最適化問題を解くための係数の閉形式表現を提供した。Copyright 2019 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *Markov連鎖 ,  局所性 ,  *最適化 ,  逐次近似 ,  遷移確率 ,  *アルゴリズム
準シソーラス用語： 閉形式 ,  ローカル最適化 ,  定常分布 ,  *反復アルゴリズム , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 図形・画像処理一般  (JE04010I)

タイトルに関連する用語 (4件)： Markov連鎖 ,  平均 ,  最適化 ,  反復アルゴリズム