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| ・会員価格 ¥550 |
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| ■論文No. |
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| ■ページ数 |
10ページ |
■発行日
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2021/07/01 |
| ■タイトル |
確率分布推定のための逆自己畳み込みアルゴリズム |
| ■タイトル(英語) |
An Inverse Self-Convolution Algorithm for Probabilistic Distribution Estimation |
| ■著者名 |
重弘 裕二（大阪工業大学工学部），山村 真由子（（株）エヌ・ティ・ティ・データ・セキスイシステムズ） |
| ■著者名(英語) |
Yuji Shigehiro (Faculty of Engineering, Osaka Institute of Technology), Mayuko Yamamura (NTT DATA SEKISUI SYSTEMS CORPORATION) |
| ■価格 |
会員 ¥550 一般 ¥770 |
| ■書籍種類 |
論文誌(論文単位) |
| ■グループ名 |
【C】電子・情報・システム部門 |
| ■本誌 |
電気学会論文誌C（電子・情報・システム部門誌） Vol.141 No.7 （2021） 特集：電子材料関連技術の最近の進展
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| ■本誌掲載ページ |
802-811ページ |
| ■原稿種別 |
論文／日本語 |
| ■電子版へのリンク |
https://www.jstage.jst.go.jp/article/ieejeiss/141/7/141_802/_article/-char/ja/
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| ■キーワード |
逆畳み込み，確率分布，組合せ最適化 inverse convolution，probabilistic distribution，combinatorial optimization |
| ■要約(日本語) |
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| ■要約(英語) |
In this paper, an inverse self-convolution algorithm for probabilistic distribution estimation is proposed. The Fourier transform of the self-convolution is the square of the Fourier transform of the original function. Therefore, the calculation of the square root of the Fourier transform makes it possible to calculate inverse self-convolution. However, it is not straightforward to calculate inverse self-convolution because the square root of the complex number is not determined uniquely. To deal with this difficulty, we preprocess the data sequence to enhance the smoothness of the discrete Fourier transform, and extrapolate the complex number by means of the polynomial approximation. |
| ■版 型 |
A4 |
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