arXiv雑要約
プログラム - 2025/12/17 公開
空間正則化ベイズ軌跡推論によるブラインド無線マッピング [cs.AI, cs.IT, math.IT]目的：無線環境の空間的分布の把握
- 無線通信技術の高度化に不可欠であり，屋内環境における電波特性の理解が重要である。
- 従来の無線マップ構築には位置情報ラベル付きの大量データが必要であり，コストや手間がかかる。
- 位置情報ラベルなしで無線マップを構築し，データ収集の負担を軽減することを目指す。
- 提案手法は，非線形回折環境下においてチャネル状態情報（CSI）が空間的な連続性を持つことを証明した。
- CSIに基づいた距離指標が物理的距離に比例することを示し，正確な位置推定を可能にした。
- 実験結果から，平均位置推定誤差が0.68m，ビームマップ再構成誤差が3.3%であり，有効性が確認された。
AI開発ライフサイクルにおける公平性要件に関する実務者の洞察：インタビュー調査 [cs.SE]目的：AI開発における公平性要件の実務的理解と適用状況
- AI技術は社会実装が進む一方，倫理的課題が顕在化しており，公平性の確保は重要である。
- AIシステムの公平性確保は技術的にも，プロセス面でも課題が多く，標準化された手法が不足している。
- AI開発ライフサイクル全体での公平性要件の組み込み方を明らかにし，実務的な課題を特定する。
- インタビュー調査の結果，参加者はAIの公平性に関する重要性を認識しているものの，具体的な実践は一貫性がないことが示された。
- 公平性は，機能要件や納期とのトレードオフの中で，しばしば優先順位が下がることが明らかになった。
- 関連ステークホルダー間の合意に基づいた公平性の定義，評価指標，および形式化されたプロセスが求められる。
階層型LLMエディタによる検証誘導型コンテキスト最適化：ツール呼び出しの検証 [cs.SE, cs.AI]目的：ツール呼び出しにおけるコンテキストの最適化
- 大規模言語モデルの能力拡張には，外部環境との連携が不可欠であり，ツール呼び出しはその重要な手段である。
- ツール利用の成否は，関連ドキュメントや知識ベースの質に大きく左右されるが，これらはLLMの解釈とずれが生じやすい。
- 本研究は，LLMをエディタとして活用し，ツール関連ドキュメントを自動的に改善することで，そのずれを解消することを目指す。
- 提案手法VGCOは，実世界の失敗事例からツールとコンテキストの不一致を特定し，階層的な編集を通じてコンテキストを最適化する。
- VGCOは，状態認識，アクション固有性，検証誘導型のLLMエディタを用いることで，効率的かつ標的を絞った改善を実現する。
- VGCOは，大規模モデルのプロンプトエンジニアリングや小規模モデルのポストトレーニングによって，費用対効果の高いサブタスク専門化を可能にする。
LLM会話における文脈分岐：探索的プログラミングへのバージョン管理アプローチ [cs.SE, cs.AI, cs.HC]目的：LLM会話における文脈劣化の軽減と，探索的プログラミングの効率化
- LLMはソフトウェア開発に不可欠だが，複数ターンの会話では性能が低下する
- LLMは誤った前提を立てやすく，文脈汚染により修正が困難になる
- 文脈分岐により，探索の選択肢を分離し，文脈汚染を防ぐことを目指す
- 文脈分岐を用いることで，線形な会話と比較して応答品質が向上し，特に複雑なシナリオでの効果が大きかった。
- 分岐により文脈サイズが平均58.1%削減され，無関係な探索内容が排除された。
- 会話の分岐はAI支援による探索的作業の基本的な機能であり，文脈汚染の防止に貢献する。
プロのソフトウェア開発者は「フィーリング」に頼らず，制御する：2025年のコーディングにおけるAIエージェントの活用 [cs.SE, cs.AI, cs.HC]目的：ソフトウェア開発におけるAIエージェントの利用状況とその効果
- ソフトウェア開発の効率化と品質向上が常に求められており，新たな技術の導入は不可欠である。
- AIエージェントの能力と，開発者の役割分担が明確でなく，効果的な活用方法が課題となっている。
- 熟練開発者のAIエージェント利用の実態を把握し，効果的な活用戦略を明らかにすること。
- 経験豊富な開発者は，AIエージェントを生産性向上のツールとして評価している。
- ソフトウェアの設計と実装においては，品質を重視し，エージェントの挙動を制御する戦略を用いている。
- エージェントの限界を補完できるという自信から，開発者はAIエージェントの組み込みに好意的である。
PerfCoder：解釈可能なコード性能最適化のための大規模言語モデル [cs.SE, cs.AI]目的：コード性能最適化戦略の獲得
- ソフトウェアシステムの性能は重要であり，最適化技術の進歩が不可欠である。
- 既存のLLMは，性能改善に関する明確な指導が不足しており，最適化能力に限界がある。
- 解釈可能な最適化戦略に基づき，コード性能を向上させるLLMを開発すること。
- PerfCoderは，既存モデルを大きく上回り，コードの実行速度向上と効果的な最適化率を達成した。
- 性能向上には，モデルの規模だけでなく，最適化戦略の認識が重要であることが示された。
- PerfCoderはソースコードに関する解釈可能なフィードバックを提供し，他のLLMとの連携により更なる性能向上が可能となった。
意味通信における記号分布：ソース・チャネル平衡の視点 [cs.IT, eess.SP, math.IT]目的：意味通信システムにおける記号分布の理論的解明
- 意味通信は，情報伝送の効率化を目指す上で重要である。特に，ニューラルネットワークを活用したアプローチが注目されている。
- ニューラルネットワークによる記号分布は，その形状が固定される傾向があり，その理由が十分に解明されていない。
- 記号分布の根源的なトレードオフを明らかにし，より効率的な意味通信システムの設計に貢献すること。
- 記号分布は，ソース符号化と通信の間のトレードオフによって自然に導出されることが示された。
- 理論的な枠組みから，記号分布がスチューデントt分布に従うことが予測された。
- 実験結果は，提案されたモデルが学習された記号分布を正確にモデル化し，記号分布の形状パラメータの変化を予測することを示した。
機械学習ベースのバイナリ解析における関数インライン化とそのセキュリティ影響に関する詳細な調査 [cs.CR, cs.LG, cs.PL]目的：機械学習ベースのバイナリ解析における関数インライン化のセキュリティ影響の包括的な研究
- 近年のコンパイラ最適化技術は，バイナリ解析に大きな影響を与える。性能向上とセキュリティのトレードオフを理解することが重要。
- 関数インライン化がバイナリ解析に与える影響は十分に理解されておらず，セキュリティへの潜在的な脆弱性が見過ごされている。
- 関数インライン化が機械学習モデルの挙動に及ぼす影響を明らかにし，悪意のあるバイナリ変種を生成する可能性を調査する。
- 関数インライン化は，意図に反して機械学習モデルの動作に影響を与え，識別型または生成型モデルの回避に悪用される可能性がある。
- 静的特徴に依存する機械学習モデルは，インライン化に対して高い感度を示すことが明らかになった。
- 微妙なコンパイラ設定を操作することで，意図的に回避可能なバイナリ変種を作成できる。
難読化されたJavaScriptから明瞭なJavaScriptへ：セキュリティ分析のための包括的なJavaScript非難読化ツール [cs.CR, cs.SE]目的：JavaScriptの非難読化
- JavaScriptは広く利用されており，悪意のある攻撃者にとって魅力的な標的となっている。
- 既存の非難読化ツールは，多様な入力形式への対応，特定の難読化タイプへの限定，解読困難な出力といった課題がある。
- JSIMPLIFIERは，これらの課題を解決し，JavaScriptのセキュリティ分析を向上させることを目指す。
- JSIMPLIFIERは，前処理，静的解析，動的実行トレース，LLMによる識別子名の変更を含む多段階パイプラインを用いる。
- JSIMPLIFIERは，20種類の難読化手法に対して100%の処理能力を示し，コードの複雑さを88.2%削減した。
- 複数のLLMによる検証により，可読性が4倍以上向上し，JavaScriptの非難読化研究とセキュリティ応用に貢献する。
二次形式から得られる線形符号の完全な重み列挙子と重み階層 [cs.IT, math.IT]目的：有限体上の線形符号の完全な重み列挙子および重み階層の決定
- 符号理論は，通信や情報セキュリティにおいて不可欠な役割を担う重要な研究分野である。
- 既存の符号の重み分布の解析は複雑であり，効率的な決定手法が求められている。
- 二次形式を用いた線形符号の構造を解析し，重み分布を明らかにすることで，より良い符号の設計に貢献する。
- 奇素数冪$q$に対して，新しい線形符号$\mathcal{C}_{Q}$と$\mathcal{C}_{Q}'$を構成し，最大で4つの非ゼロ重みを持つことを示した。
- 指数和を用いることで，これらの符号の完全な重み列挙子と重み階層を完全に決定した。
- 構成された符号の多くは最小であり，一部はGriesmer限界を満たす最適な符号であることが確認された。
RLHFにおける報酬モデルの代替案：一階論理に基づく手法 [cs.LG, cs.LO]目的：人間の価値観と選好に沿った言語モデルの調整
- 大規模言語モデルの性能向上には，人間の価値観との整合が不可欠である。
- 従来の報酬モデルは，品質や安定性の問題があり，調整のボトルネックとなり得る。
- 形式論理の一貫性を利用し，報酬モデルに依存しない調整手法を開発する。
- 提案手法S-GRPOは，標準的な教師ありファインチューニング(SFT)よりも性能とロバスト性で優れている。
- S-GRPOは，既存の選好学習フレームワーク(GRPO, DPO)を拡張し，より柔軟な調整を可能にする。
- 本手法は，モデルの崩壊を防ぐために，教師あり成分を導入し，複数の目的関数を同時に最適化する。
カンファレンス査読を救うインパクト市場：普及と資格付与の分離 [cs.GT, cs.AR, cs.CY, cs.PL]目的：学術カンファレンスの査読システムにおける問題解決と，新たな評価メカニズムの提案
- 学術研究の進展には，迅速な情報公開と質の高い研究の評価が不可欠である。
- 既存の査読システムは，主観性や縄張り争いにより，優れた研究が埋もれる課題がある。
- インパクト市場は，透明性と説明責任のある市場メカニズムを導入し，質の高い研究を適切に評価することを目指す。
- インパクト市場は，論文の公開と評価を分離することで，すべての質の高い研究の発表を保証する。
- 将来予測市場と3年間の振り返りメカニズムを組み合わせることで，透明性の高い評価指標を確立する。
- シミュレーションにより，インパクト市場が既存システムよりも高インパクト論文の回収率を大幅に向上させることが示された。
クラスタ化されたモバイルナノマシンネットワークにおける標的検出 [cs.IT, math.IT]目的：３次元空間における標的検出確率
- ナノテクノロジーは医療や環境モニタリングなど，幅広い分野での応用が期待されている。
- ナノマシンネットワークにおける標的検出は，効率的な通信プロトコルの設計が課題である。
- ナノマシンのクラスタ化が標的検出性能に与える影響を解析し，最適な設計指針を示す。
- 拡散を伴う分子通信を利用したナノマシンネットワークの標的検出確率について解析的表現を導出した。
- クラスタ内のナノマシン数，クラスタ密度，空間分布が検出性能に大きく影響することが示された。
- シミュレーション結果は解析的表現と一致し，クラスタ化が検出確率向上に寄与することが確認された。
未知のチャネル統計を持つ多重入出力システムにおけるロバストなビームフォーミング：ハイブリッドオフライン-オンラインフレームワーク [cs.IT, eess.SP, math.IT]目的：多重入出力システムにおけるロバストなビームフォーミング設計
- 無線通信において，複数アンテナを用いることで通信品質と容量を向上させることが可能である。
- チャネル統計情報の不確実性や未知性は，ビームフォーミング性能を著しく低下させる要因となる。
- 統計的事前知識に頼らない，かつ未知の環境への適応能力を持つビームフォーミング手法の開発。
- 提案手法では，深層学習ネットワークを用いてチャネル推定誤差共分散行列を学習し，ロバストなビームフォーミングを実現している。
- スパース増強低ランク(SALR)法を用いることで，計算量を削減しつつ高い性能を維持している。
- 複数ベースモデル非依存メタ学習(MB-MAML)戦略により，未知または非定常なチャネル環境下での適応性と汎化能力を向上させている。
形式的検証を用いた深層アクティブラーニングの改善について [cs.LG, cs.LO]目的：深層アクティブラーニングの性能向上
- ニューラルネットワーク学習には大量のラベル付きデータが必要であり，コストが高い。
- アクティブラーニングはラベルコスト削減を目指すが，効果的なサンプル選択が課題。
- 形式的検証により生成された敵対的サンプルを用いたデータ拡張による性能向上。
- 形式的検証で生成した敵対的サンプルは，勾配ベースの攻撃で生成したものより効果が高いことが示された。
- 本手法を既存のアクティブラーニング技術に適用することで，モデルの汎化性能が大幅に向上した。
- 提案する新たな技術も，同様の効果を示すことが確認された。
PentestEval：モジュール化とステージレベル設計によるLLMベースのペネトレーションテストのベンチマーク [cs.SE, cs.AI, cs.CR]目的：LLMベースのペネトレーションテストの評価基準
- システムセキュリティは重要であり，現実世界の脅威に対する脆弱性を評価し強化する必要がある。
- 従来のペネトレーションテストは，手作業が多く，専門知識が必要であり，スケーラビリティに課題がある。
- LLMの各ステージにおける能力を詳細に評価し，より信頼性の高い自動化を実現すること。
- PentestEvalは，ペネトレーションテストの6つのステージ（情報収集，脆弱性特定・フィルタリング，攻撃決定，エクスプロイト生成・修正）を網羅する初の包括的なベンチマークである。
- 9つのLLMのステージレベル評価の結果，全体的なパフォーマンスは低く，各ステージに明確な制限が見られた。
- 既存のLLM搭載システム（PentestGPT，PentestAgent，VulnBot）は同様の制限があり，自律エージェントはほぼ完全に失敗する。
TAPAAL HyperLTL：ペトリネットのハイパープロパティ検証ツール [cs.LO]目的：ペトリネットのハイパープロパティ検証
- 分散システムのモデル化に有用であり，自動検証ツールが多数存在する
- LTLやCTLでは，複数トレース間の関係性に着目するハイパープロパティを表現できない
- ペトリネットにおけるハイパープロパティ検証を可能とするツールを開発すること
- 本研究では，ペトリネットに対する最初のHyperLTLモデルチェッカーをTAPAALに統合した。
- ハイパーロジックのセマンティクス，ツールのアーキテクチャ，GUIを説明した。
- コンピュータネットワーク分野の2つのベンチマークを用いて，HyperLTL検証エンジンの性能を評価した。
フィードバック辺を用いた$b$-彩色探索 [cs.DS]目的：グラフの$b$-彩色可能性の固定パラメータ困難性に関する研究
- グラフ彩色問題は，情報科学やオペレーションズリサーチにおける重要な課題である。
- 一般的な$b$-彩色問題はNP困難であり，効率的なアルゴリズムが不足している。
- フィードバック辺数に着目し，$b$-彩色問題の固定パラメータ時間アルゴリズムを開発する。
- フィードバック辺数をパラメータとした場合，$b$-彩色問題が固定パラメータ困難であることが示された。
- 距離to co-clusterをパラメータとした$b$-彩色問題に対する固定パラメータ時間アルゴリズムが提案された。
- tree-depthをパラメータとした場合，$b$-彩色問題はW[1]-困難であることが確認された。
リバー法におけるコストゼロの中立性 [cs.DS]目的：リバー法における，並列宇宙タイブレーキングを用いた勝者決定
- 集団意思決定において，公平性と効率性は重要な課題である。特に，候補者間の比較に基づく順位付け方式では，中立性が重要視される。
- 既存の分割サイクル投票ルールやランクペア法では，タイブレークの導入により中立性が損なわれる可能性がある。
- 本研究は，リバー法において並列宇宙タイブレーキングを用いることで，中立性を損なわずに効率的な勝者決定を実現することを目指す。
- リバー法において，並列宇宙タイブレーキングを用いた勝者決定は，多項式時間で実行可能なアルゴリズムによって実現できることが示された。
- このアルゴリズム（FUNアルゴリズム）は，すべての可能なタイブレークを一度のパスでシミュレーションし，勝者とその根拠を明確に示す。
- ランクペア法と比較して，リバー法は構造的な利点があり，並列宇宙タイブレーキングの計算複雑性を大幅に軽減できる。
アジャイルなアフィン周波数分割多重化 [cs.IT, eess.SP, math.IT]目的：アフィン周波数分割多重化の動的適応性の実現
- 次世代6G通信では，状況に応じて柔軟に変化する波形が求められている。
- 従来のアフィン周波数分割多重化は，最悪のシナリオに最適化されたパラメータに限定されていた。
- リアルタイムな情報に基づき波形を最適化し，性能向上を目指す。
- アジャイルAFDMは，各伝送ブロックに対して最適化可能なチャープパラメータを導入することで，動的な適応性を実現した。
- シミュレーションにより，ピーク平均電力比（PAPR）の低減，キャリア間干渉（ICI）の抑制，およびCRLBの低減が確認された。
- この研究は，6G以降の無線通信におけるアジャイル波形の設計において重要な一歩となる。
地震モデリングエージェント：地球物理研究者向けのスマートアシスタント [cs.RO, cs.AI, cs.SE]目的：地震波シミュレーションソフトウェアSPECFEMの利用を容易にするための，大規模言語モデルを活用したインテリジェントなワークフロー
- 地震学は，地震発生メカニズムの解明や防災に不可欠であり，数値シミュレーションはその重要な手段である。
- 従来のSPECFEMの利用は，学習コストが高く，複雑なファイル編集やコマンド操作に依存していた。
- 本研究は，大規模言語モデルを用いて，SPECFEMの操作を意図に基づいた対話形式に変化させることを目指す。
- 提案手法は，SPECFEMのシミュレーションプロセスを，パラメータ生成から可視化までの一連のツールに分解し，エージェントによる実行を可能にした。
- 本ワークフローは，完全自動実行と人間による介入の両方をサポートし，研究者がリアルタイムでシミュレーション戦略を調整できる。
- 複数のケーススタディにより，提案手法が自律モードとインタラクティブモードの両方で高精度な結果を生成することが検証された。
セキュリティコンプライアンスとDevOpsの整合：縦断的研究 [eess.SY, cs.RO, cs.SY, eess.SY, cs.SY, cs.SE, cs.CR]目的：セキュリティコンプライアンスとDevOpsの整合化
- ソフトウェア開発の迅速化が求められる中で，セキュリティとの両立が重要課題となっている。
- 従来のセキュリティ基準遵守プロセスは，DevOpsの俊敏性に適合しにくいという問題がある。
- IEC 62443-4-1標準に基づき，セキュリティを考慮したDevOpsライフサイクルを確立し，実用化を目指す。
- 本研究では，Siemens AGにおける縦断的研究を通じて，RefAフレームワークの導入，検証，初期採用における知見を得た。
- RefAは，セキュリティコンプライアンスの知識を製品開発チームに効果的に伝達することを可能にする。
- これにより，クロスファンクショナルチームがコンプライアンスを維持した製品を迅速に開発できる環境が実現する。
最大重み3-パスパッキングに対する改良近似アルゴリズム [cs.DS]目的：最大重み3-パスパッキング問題の近似解法
- グラフ理論の分野において，組み合わせ最適化問題の解決は重要である。
- 既存の近似アルゴリズムの性能が十分ではなく，改善の余地がある。
- より良い近似比を持つアルゴリズムを開発し，より良い解を得ることを目指す。
- 本研究では，既存の最良の近似アルゴリズムを改善する10/17近似アルゴリズムを提案した。
- この結果は，3つのアルゴリズム間のトレードオフによって得られた。
- 新たな解析手法であるチャージング法を導入し，関連問題への応用も期待される。
Teralizer：従来のユニットテストからプロパティベーステストへの意味論に基づくテスト一般化 [cs.SE]目的：ユニットテストからプロパティベーステストへの自動変換
- ソフトウェアの信頼性確保には，網羅的なテストが不可欠である。ユニットテストは基礎だが限界がある。
- ユニットテストは入力の組み合わせを網羅できず，プロパティベーステストはプロパティ定義に手間がかかる。
- プログラムの意味論から仕様を抽出し，ユニットテストをプロパティベーステストへ自動変換すること。
- Teralizerは，EvoSuiteで生成されたテストにおいて，ミューテーションスコアを1〜4パーセントポイント改善した。
- 成熟した開発者作成テストの一般化では，改善は0.05〜0.07パーセントポイントにとどまった。
- 632のJavaプロジェクト分析から，変換パイプラインが完了したのは1.7%のみで，型サポートが課題であることが示された。
組み込みシステムにおける関連するHALインタフェース要件 [eess.SY, cs.SY, eess.SP, cs.LO, cs.SE]目的：組み込みシステムにおけるHALインタフェース要件の関連性
- 組み込みシステムはハードウェアに密接に関連するため，その動作はシステムの信頼性に大きく影響する。
- HALの不適切な使用は，ハードウェアの誤動作やシステム障害を引き起こす可能性がある。
- システム障害を防ぐために，HALインタフェース要件の優先順位付けを形式的に行う方法を確立する。
- 本研究では，HALインタフェース要件の関連性を形式的に定義し，モデル検査を用いてその妥当性を検証する手法を提案した。
- システム障害報告書から関連性の高い要件を抽出するアプローチを提示し，SPIバスを用いた事例研究でその実現可能性を示した。
- この研究は，特定の種類のシステム障害を防止するための新たな優先順位付け手法の研究への道を開く。
圧縮に基づくノイズ除去器の性能 [cs.IT, math.IT]目的：圧縮型ノイズ除去器による定常エルゴード源の再構成
- 情報伝送や信号処理において，ノイズの影響を軽減することは不可欠である。
- 従来の圧縮型ノイズ除去は，加法性ノイズチャネルに限定されていた。
- 一般的な離散無記憶チャネルにおけるノイズ除去性能の理論的限界を明らかにすること。
- 歪み尺度をチャネルの条件分布に一致させることで，任意の離散無記憶チャネルにおけるノイズ除去を可能にした。
- 源，観測，ノイズ除去器出力の同時分布のマルコフ性からのずれを評価し，ノイズ除去器の損失を正確に特徴付けた。
- MSEやハミング損失などの特殊なケースにおいて，これらの結果の帰結を具体的に示した。
MoT：クラウド・オブ・シングスアプリケーション開発を簡素化するモデル駆動型ローコードアプローチ [cs.SE, cs.ET, cs.HC]目的：クラウド・オブ・シングスアプリケーション開発の簡素化
- クラウドとIoTの統合は，スケーラブルでインテリジェントなシステム構築に不可欠である。
- CoTアプリケーション開発には専門知識が必要であり，標準化されたモデル駆動型手法が不足している。
- CoTアプリケーション開発の障壁を低減し，自動化と効率化を実現すること。
- MoTは，IoTおよびクラウドサービス向けに設計されたUMLプロファイルを提供することで，技術的な障壁を低減する。
- ケーススタディとTAMアンケートの結果，MoTの実現可能性が確認され，CoTアプリケーション開発とデプロイメントが効率化されることが示された。
- MoTは使いやすく，IoTの経験が少ないユーザーでも利用でき，利便性と有用性に対する認識が高いことが報告された。
単体複体の信念 [cs.LO, math.LO]目的：信念の新しい意味論
- 知識と信念の関係は，エピステモロジーや人工知能において重要な研究テーマである。
- 単体複体を用いた既存の信念モデルでは，信念と知識が一致してしまう問題があった。
- KD45公理と知識が信念を意味する公理を満たす，新しい信念モデルを構築すること。
- 単体複体を用いることで，信念と知識を区別しつつKD45公理を満たす意味論を構築した。
- 各面が全ての色の頂点を持つという標準的な仮定を採用することで，信念の自明化を回避した。
- 「properness」の仮定を回避し，信念フレームの概念的な妥当性を主張した。
持続可能なAIのためのLLMチャットボットにおける会話規範の再検討 [cs.SE]目的：LLMチャットボットの会話規範と環境負荷の関係性
- LLMは技術，教育，分析分野で普及し，その利用拡大に伴い，持続可能性への関心が高まっている。
- 既存の研究は主にモデルやハードウェアに焦点を当て，ユーザーの対話がエネルギー消費に与える影響は軽視されている。
- 会話規範を再検討することで，LLMシステムの環境負荷を低減することを目指す。
- LLMチャットボットの長文な会話は，トークン数の増加と計算コストの増大につながる。
- 即時応答への期待は，省エネルギーなスケジューリングや負荷分散の機会を制限する。
- ユーザーの習慣的な利用は，累積的な運用負荷となり，文脈の蓄積はメモリ要件を増やし，効率を低下させる。
シェイクスピア，エントロピー，そして賢い猿 [math.HO, cs.CL, cs.IT, math.IT]目的：確率的典型文法に制約された猿によるシェイクスピア作品生成時間の推定
- 情報理論は，言語の構造と複雑さを理解する上で重要な役割を果たす。
- ランダムな文字列生成では，意味のある文章の生成に莫大な時間を要する。
- 確率的制約を加えることで，意味のある文章生成に必要な時間を短縮できるか検証する。
- 確率的典型文法に制約された猿は，シェイクスピアの一節を，ランダムな猿よりはるかに短い7万3千年の時間で生成する。
- しかし，ハムレット全体を生成するには，依然として想像を絶する$10^{42,277}$年という時間がかかる。
- 情報理論に基づいた計算により，確率的制約が文章生成時間の短縮に貢献することが示された。
量子反符号 [quant-ph, cs.IT, math.IT]目的：量子誤り訂正符号における反符号の解析
- 量子計算の実現には，量子情報の保護が不可欠であり，誤り訂正符号はその鍵となる技術である。
- 既存の量子誤り訂正符号の構造解析は複雑であり，その設計指針が確立されていない。
- 反符号の視点から符号構造を解析し，新しい量子誤り訂正符号の設計に貢献する。
- 本研究では，量子誤り訂正符号をシンプレクティック空間として捉え，反符号を解析する枠組みを導入した。
- この枠組みは，安定化符号やサブシステム符号を含む複数の量子符号族を包含し，量子符号における一般化距離の自然な拡張を提供する。
- 反符号の概念は，シンプレクティック符号における穿孔や短縮といった操作を導き出し，クリーニング補題や補完的復号といった量子誤り訂正の重要な現象の代数的な解釈を提供する。
対数尤度比のクラスター展開：植え込まれたマッチングの最適検出 [math.ST, cs.IT, math.IT, math.PR, stat.TH]目的：植え込まれたマッチングの検出
- 統計的ネットワークから隠れた情報を抽出する研究は重要である。複雑なネットワークの構造理解に不可欠である。
- ランダムグラフにおける隠れた構造の検出は困難である。検出能力には統計的・計算的な限界が存在する。
- 対数尤度比を用いた検出における限界を明らかにし，統計的・計算的なギャップの解消を目指す。
- 対数尤度比が漸近的に正規分布に従うことが証明された。
- エッジや楔のカウントに基づく検定統計量は，最適な検出限界を達成することが示された。
- クラスター展開は，植え込まれたモデルにおける対数尤度比の研究において有効な手法となる。
大規模二次整数計画問題に対する効率的な局所探索とタブー探索戦略 [cs.DM, cs.DS, math.OC]目的：大規模二次整数計画問題の解法戦略
- 二次整数計画問題は，組み合わせ最適化問題として広く応用されており，現実世界の複雑な問題をモデル化可能である。
- 非凸な二次整数計画問題は，解くのが難しいNP困難問題であり，既存研究は限定的である。
- 大規模問題に対して，効率的かつ高品質な解を短時間で得るための探索戦略を開発すること。
- 本研究では，単変数の変更に関する閉形式の公式を導出し，UQIPおよびCQIPにおける1-Opt局所改善の必要十分条件を確立した。
- 大規模問題向けに調整された振動戦略を用いた，シンプルかつ洗練された局所探索とタブー探索を提案した。
- 最大8000変数の問題インスタンスに対する実験結果は，提案手法がGurobi 11.0.2ソルバーを大きく上回る効率性を示す。
ホモトピー型理論における多項式宇宙 [cs.LO, cs.PL, math.CT]目的：依存型理論の圏論的意味論
- 型理論と圏論は密接に関連しており，圏論的意味論は型理論の基礎を理解する上で重要である。
- 自然モデルは複雑な構造を持ち，通常の多項式関手の圏では説明しきれない問題があった。
- ホモトピー型理論を用いて多項式関手を公理化し，より簡潔な説明を目指す。
- 本研究では，多項式関手をホモトピー型理論の枠組みで扱うことで，圏論的意味論の簡素化を試みた。
- 特に，「ユニヴァレンス」という条件を満たす多項式関数（多項式宇宙）は，依存型理論のより高いコヒーレンスを保証することが示された。
- 多項式宇宙が依存積型に関して閉じていることは，モナドの分配律の存在を意味し，依存型理論と代数的構造の関係を明確にする。
RepoTransBench: リポジトリレベルのコード翻訳のための現実世界型多言語ベンチマーク [cs.SE, cs.AI, cs.CL]目的：リポジトリレベルのコード翻訳の性能評価
- ソフトウェア開発における言語移行の需要が高まっており，自動化された翻訳技術の重要性が増している。
- 既存のベンチマークは細粒度のサンプルに偏っており，現実のプロジェクト全体を翻訳する際の課題を捉えられていない。
- 現実世界の規模と複雑さを持つリポジトリレベルのコード翻訳を評価するためのベンチマークを提供すること。
- 本研究では，1,897のリポジトリサンプルを含む多言語ベンチマークRepoTransBenchを提案し，リポジトリレベルの翻訳の難しさを明らかにした。
- 最適な手法でも成功率は32.8%にとどまり，動的言語から静的言語への翻訳が特に困難であることが示された。
- 大規模言語モデル(LLM)の課題を詳細に分析し，今後の改善に向けた指針を提示した。
べき等交差型による強力正規化：新たな構文的アプローチ [cs.LO]目的：強力正規化の証明
- 型システムはプログラムの安全性や信頼性を保証する上で不可欠である。
- 交差型割り当てシステムによる強力正規化の証明は，多くの場合，意味論的手法に依存する。
- 構文的手法を用いて，交差型システムの強力正規化を証明することを目指す。
- べき等交差型システム$\Lambda_\cap^e$に対して，構文的に強力正規化を証明した。
- Church形式の$\Lambda_\cap^i$を設計し，型付け可能性から強力正規化が導かれることを示した。
- $\Lambda_\cap^i$と$\Lambda_\cap^e$は互いにシミュレーション可能であり，結果は$\Lambda_\cap^e$にも適用される。
古典線形論理のセマンティクスに対する証明論的アプローチ [cs.LO, math.LO]目的：古典線形論理のセマンティクスの定式化
- 線形論理は，古典論理と直観主義論理を洗練する資源に配慮した抽象的な論理プログラミング言語である。
- 従来のセマンティクスは，証明可能な文脈や証明に直接意味を割り当てるため，証明構造が明確でない。
- 基底拡張セマンティクスを用いて証明構造を捉え，古典線形論理のセマンティクスをより明確に定義すること。
- 本研究では，基底拡張セマンティクスを古典線形論理に拡張し，そのセマンティクスを証明論的に捉えるアプローチを提示した。
- 基底サポートの概念を通して証明を特徴づけることで，線形論理のセマンティクスに対する新たな視点を提供した。
- 構造的に豊かな論理に対しても，基底拡張セマンティクスが有効であることが示された。
ホアール論理と逆ホアール論理における循環的証明 [cs.LO, cs.PL]目的：ホアール論理および逆ホアール論理の公理的証明系と循環的証明系の関係
- プログラムの正当性証明は，信頼性の高いソフトウェア開発に不可欠である。
- 従来の公理的証明系では，ループ不変式や終止測度の明示的な指定が必要で，証明が複雑になりやすい。
- 循環的証明系を用いることで，ループの展開と循環的な推論を可能にし，証明の簡略化を目指す。
- ホアール論理と逆ホアール論理における循環的健全性条件は，それぞれ共帰的および帰納的な性質を持つことが示された。
- 循環的証明系は，直接的な議論によって健全性が証明され，公理的証明からの変換によって相対的な完全性が示された。
- 本研究は，プログラムの正当性証明における新たなアプローチを提示し，証明の自動化への可能性を示唆する。
セルオートマトンのための表現力豊かなコアルジェブラ的様相論理 [cs.LO]目的：セルオートマトンの行動的同値性と，それらに関する推論のための様相論理
- 並列計算のモデルとして，セルオートマトンの研究は重要な位置を占める。
- 従来のセルオートマトン研究は，近傍の連結性や局所規則の一様性などの制約がある。
- コアルジェブラ的視点を取り，より一般的なセルオートマトンを扱える様相論理を構築する。
- コアルジェブラ的視点に基づき，セルオートマトンの行動的同値性を定義した。
- 定義した行動的同値性を判別するための様相論理を開発した。
- ヘネシー・ミルナー型の定理を証明し，論理的同値性と行動的同値性の関係を明らかにした。
Kimina Lean Server：大規模検証のための高性能Lean Server [cs.LO]目的：強化学習パイプライン向け高性能検証システム
- 近年，ニューラル定理証明の重要性が増しており，大規模な検証基盤が求められている。
- 従来のLean相互作用ツールでは，大規模検証において処理速度がボトルネックとなる場合がある。
- 本研究では，大規模検証とデータ抽出を効率化する高性能なLean Serverを開発する。
- Kimina Lean Serverは，従来のLean相互作用ツールと比較して，検証時間を1.5～2倍に短縮した。
- サーバー側の並列処理とLRUキャッシュ機構により，効率的な検証を実現している。
- Kimina-Proverのような最先端モデルの大規模訓練を可能にし，ニューラル定理証明コミュニティに貢献する。
安全性，相対的厳密性，そして確率的フレーム規則 [cs.LO]目的：確率的命令型プログラムの推論
- 確率的プログラムの検証は，信頼性向上の上で不可欠である。
- 独立性の表現が難しく，モジュール性の高い推論が困難である。
- 安全性と相対的厳密性に基づき，フレーム規則の健全性を確立する。
- 確率的分離論理において，安全性という概念を仕様に組み込んだ。
- この安全性により，仕様の相対的厳密性を証明し，フレーム規則の健全性を示した。
- フレーム規則を分離論理と同様の単純な形で利用可能となる。
遅延B木 [cs.DS, cs.DB]目的：遅延B木の設計
- 大規模データへの効率的なアクセスが求められる場面で，B木は重要な役割を担う。
- 従来のB木は，アクセスパターンに応じて最適化が難しく，柔軟性に欠ける。
- アクセスパターンに追従して性能を自動調整する遅延B木を開発し，柔軟性を向上させる。
- 遅延探索木に基づき，外部記憶装置に適した遅延B木を設計した。
- 偏向探索木の外部記憶版の構築の困難さを克服するための手法を提示した。
- B木とバイナリ探索木の利点を組み合わせ，入出力回数に対する性能を滑らかに調整する。
部分マルコフ圏における順序 [cs.LO]目的：部分マルコフ圏における射の順序関係
- 確率的計算の抽象的枠組みとして近年注目されており，理論的な基礎の確立が求められている。
- 部分的な確率的計算を扱うための順序構造が十分に理解されていない点が課題である。
- 部分マルコフ圏における順序構造を明確化し，確率的計算の理論的基盤を強化すること。
- 部分マルコフ圏はカノニカルに事前順序を豊かにしており，既存の順序構造との整合性を示した。
- コ対角写像の存在が部分マルコフ圏の順序特性と密接に関連することを示した。
- コーシー＝シュワルツの不等式の合成的なバージョンを導入し，更新が妥当性を高めることを証明した。
領域の初期代数：商帰納的帰納型による構成 [cs.LO]目的：領域理論における代数的効果の構成に関する一般的な枠組み
- 計算の数学的理論やプログラミング言語の意味論的定義に貢献し，プログラムの理解と検証を助ける。
- 従来の領域理論では，様々な代数的効果を統一的に扱うことが難しいという課題があった。
- 商帰納的帰納型(QIIT)を用いてDCPOの初期代数を構成し，代数的効果をモデル化する手法を提示する。
- DCPO代数という概念を導入し，シグネチャに基づいてDCPO上の演算を表現する手法を提示した。
- 商帰納的帰納型(QIIT)を用いることで，DCPO代数の初期代数が存在することを示した。
- この枠組みは，合体和，スマッシュ積，自由DCPOといった既知の構成を包含することが確認された。
有限ブロック長における空間ブロック相関チャネルモデルを用いた流体アンテナシステム [cs.CL, cs.IT, math.IT]目的：有限ブロック長伝送下における流体アンテナシステムの性能限界
- 次世代通信では，低遅延・高信頼性が求められ，アンテナ技術の革新が不可欠である。
- 従来の固定アンテナ配置では，短パケット・有限ブロック長伝送における効率が課題となる。
- 空間ブロック相関モデルを用いて，流体アンテナシステムの性能限界を厳密に評価する。
- 提案手法は，ブロック誤り率とアウトエージ確率という2つの主要な性能指標に関して，流体アンテナシステムの性能限界を統計的に厳密に評価した。
- ガウス・ラゲール求積法に基づく新しい複素積分簡略化手法は，既存のテイラー展開ベースの手法よりも高い近似精度を実現した。
- 数値結果は，提案手法の頑健性を検証し，固定アンテナシステムと比較して流体アンテナシステムの優位性を示した。
不動点様相論理と計算木論理に対する継続意味論 [cs.LO]目的：不動点様相論理(FML)と計算木論理*(CTL*)に対する継続意味論の等価性
- 様相論理は，知識や信念といった様相概念を扱うため，AIや哲学の分野で重要である。
- 既存の様相論理の形式化は複雑になりやすく，意味論の理解が困難な場合がある。
- 継続意味論を用いることで，様相論理の意味論をより簡潔かつ直観的に理解することを目指す。
- 不動点様相論理および計算木論理*に対する継続意味論を定義し，分岐タイプと定量的な述語リフティングによってパラメータ化された。
- 定義した継続意味論が，全ての分岐タイプにおいてコアルジェブラ意味論と同等であることを証明した。
- 計算木論理*のコアルジェブラモデルにおいて，最大固定点ではなく非最大固定点を実行マップとして用いることで，より一般的な結果を得た。
近似最近傍探索のための高速収束近接グラフ [cs.DS]目的：近似最近傍探索における効率的なインデックス構造
- 高次元空間における類似検索は，画像検索やレコメンデーションなど，多岐にわたる応用分野で重要である。
- 既存の近接グラフに基づく手法は，最悪ケースにおける検索精度が理論的に保証されていないという課題がある。
- 本研究は，理論的保証と実用性を兼ね備えた新たな近接グラフ構造を提案し，検索精度と効率を向上させる。
- 提案手法であるα-CGは，特定の条件下において，正確な最近傍を多項式時間で発見できる。
- 実用的な変種であるα-CNGは，既存の近接グラフと比較して，距離計算回数と検索ステップ数を大幅に削減した。
- 実験結果から，α-CNGは実世界のデータセットにおいて優れた性能を発揮することが示された。
可逆計算とは計算である [cs.LO, math.LO]目的：可逆計算の因果モデルの拡張
- 並行システムの時間概念として因果関係は重要である
- 可逆計算における因果関係のモデル化に課題があった
- 可逆計算に対応する因果モデルの保守的な拡張を提案する
- 本研究では，構成構造の対称剰余演算を用いて可逆計算をモデル化した
- 素代数領域に対応する安定構成構造は，剰余演算下でも安定であることが示された
- 素事象構造に対する可逆計算のセマンティクスを導出し，競合と因果関係を双対化するスイッチ操作と一致することを示した
強い双自然変換と一般化コ密度モノイド [cs.LO, cs.PL]目的：双自然変換に基づくモノイドの一般化である双コ密度モノイドの構成
- 型理論や意味論におけるモノイドの表現は，プログラムの構造化と解析に不可欠である。
- 既存のコ密度モノイドでは，多相ラムダ計算における特定の型をモデル化する際の制約があった。
- 双コ密度モノイドの構成により，より広範な型の表現と計算を可能にすることを目指す。
- 双コ密度モノイドは，混合型2変項関手から生成されるものであり，既存のコ密度モノイドの一般化である。
- ある条件の下で，モノイドと特定の双変項関手に対する双コ密度モノイドの間に同型関係が成り立つことが示された。
- 準同型写像の対象から生成される双変項関手を用いた場合，半環などを用いた順序化非決定計算のモデル化に新たな表現が得られる。
関数機械計算III：制御 [cs.PL, cs.LO]目的：命令型と関数型プログラミングパラダイムの統合
- 計算の基盤を統一的に捉える必要性から，命令型と関数型の統合研究が重要である。
- 既存の計算モデルでは，命令型と関数型の機能を効果的に統合することが困難であった。
- 分岐とループを含む制御フローを組み込み，統一的な計算モデルの実現を目指す。
- 関数機械計算を拡張し，条件分岐，例外処理，反復処理を含む命令型言語を忠実に埋め込んだ。
- 演算セマンティクスと型システムを定義することで，計算の終結性と正規化性を保証した。
- 埋め込み込まれた命令型言語にも，これらの性質が引き継がれることが確認された。
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