arXiv雑要約

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プログラム - 2025/12/22 公開

• 単一プロセッサにおけるROS2グラフの固定優先度およびEDFスケジュール [cs.DC, cs.OS, cs.RO, cs.SE]目的：ROS2グラフのスケジューリング手法

  • ロボットシステムのリアルタイム性が重要であり，タスクの効率的な実行が不可欠である。
  • 従来のROS2スケジューリングは単純なチェーン構造に限定され，複雑なDAGへの対応が課題であった。
  • 複雑なDAG構造を持つROS2グラフにおいてもリアルタイム性能を保証するスケジューリング手法を提案する。
  • イベントエクゼキュータを用いることで，任意のROS2グラフに対して固定優先度スケジューラを実装できることを示した。
  • ROS2アプリケーションを伝統的なリアルタイムDAGタスクモデルにマッピングすることで，既存の理論との連携を可能にした。
  • ROS2の標準機能ではないLIFOメッセージ配信を実装することで，従来の固定優先度DAGスケジューラと同等のスケジュールを生成した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.16926

• テキスト検索の最適化：Ukkonenのアプローチに基づく新たなパターンマッチングアルゴリズム [cs.DS, cs.AI, cs.LG]目的：テキスト検索アルゴリズムの最適化

  • 自然言語処理やバイオインフォマティクス等の分野において，大量のデータ処理には効率的なテキスト検索が不可欠である。
  • 既存のアルゴリズムは，現代の巨大データセットに対応するには，複雑さと規模において限界がある。
  • Ukkonenのアルゴリズムと新たな探索技術を組み合わせることで，テキスト検索の効率と実用性を向上させる。
  • 本研究で提案する最適化手法は，線形時間・空間効率を実現し，Naive Search，KMP，Boyer-Moore等の既存手法を上回る性能を示す。
  • 実験結果は，理論的な優位性を裏付けており，最適化されたSuffix Treeがゲノム配列中のパターン認識において100%の精度を達成することを示している。
  • 本研究は，テキスト検索アルゴリズムの学術的知識を深めるだけでなく，その優れた資源効率性と信頼性により，実用的な価値も提供する。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.16927

• 知識ベース駆動型エンティティ集合のタクソノミック拡張のナビゲーション [cs.AI, cs.LO]目的：エンティティ集合のタクソノミック拡張を可能にするグラフ構造の効率的なナビゲーション

  • エンティティ間の類似性認識は，人間と計算知能の双方にとって基盤となる重要な認知機能である。
  • 既存のエンティティ集合拡張手法は，知識資源に内在する豊かなタクソノミック構造を十分に活用できていない。
  • 大規模な拡張グラフの完全な構築を回避し，効率的な局所探索を可能にすることを目指す。
  • 知識ベース駆動型拡張グラフにおいて，エンティティ集合間の比較可能性，非比較可能性，同一性の判定タスクを定式化した。
  • 現実的な仮定の下で，これらの判定タスクは効率的に実装可能であることが示された。
  • これにより，グラフ全体の構築を必要とせずに，拡張グラフの局所的，漸進的なナビゲーションが可能となる。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.16953

• SpIDER：空間情報に基づいた密な埋め込み検索によるソフトウェア課題局所化 [cs.SE, cs.LG]目的：ソフトウェア課題局所化のための密な埋め込み検索手法

  • 大規模コードベースからの関連コード検索は，LLMベースのコーディングエージェントにとって不可欠である。
  • 既存の埋め込み検索は，コードベースの探索が不十分で，そのグラフ構造を十分に活用できていない。
  • コードベースのグラフ構造に基づいた探索により，より効率的なコード検索を実現すること。
  • SpIDERは，LLMによるコードベースのグラフ探索を通じて得られた補助的な文脈を組み込んだ，改善された密な検索アプローチである。
  • 実験結果から，SpIDERは複数のプログラミング言語において，密な検索性能を安定して向上させることが示された。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.16956

• レジリエントなマイクロサービス：回復パターン，戦略，評価フレームワークの体系的レビュー [cs.SE]目的：マイクロサービスの回復戦略に関する体系的レビュー

  • 現代の分散コンピューティング環境において，マイクロサービスは不可欠であり，システムの信頼性確保が重要である。
  • 部分的な障害，カスケード的なタイムアウト，回復動作の不整合といった問題が存在する。
  • 既存の研究を体系化し，マイクロサービスのフォールトトレラント性と性能向上に貢献する。
  • 本レビューでは，サーキットブレーカー，リトライ，サガ，べき等性など9つの回復テーマを特定した。
  • 回復パターン分類体系，レジリエンス評価スコアチェックリスト，制約を考慮した意思決定マトリクスを提案した。
  • これらの成果は，マイクロサービスシステムの再現性のある評価と情報に基づいた設計を支援する。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.16959

• トーナメントスコア集合からのスコア系列再構成に関する新たな理論的洞察とアルゴリズム解法 [cs.DS, math.CO]目的：トーナメントスコア集合からのスコア系列再構成

  • 競技の分析やランキング予測において，スコア系列の正確な再構成は重要な課題である。
  • 既存のアプローチでは，大規模なトーナメントにおける効率的な再構成が困難である。
  • スコア集合からスコア系列を再構成するための理論的条件と実用的なアルゴリズムを開発する。
  • 既存のLandauの定理に基づき，スコア系列再構成問題に対する必要十分条件と別の必要条件を提案した。
  • 提案手法は，群論的技法を用いることを可能にし，類似問題への応用も期待できる。
  • スコア系列を再構成する多項式時間アルゴリズム，拡張性のあるアルゴリズム，およびネットワーク構築法を開発した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.16961

• AutoDFBench 1.0：デジタルフォレンジックツールテストと生成コード評価のためのベンチマークフレームワーク [cs.CR, cs.SE]目的：デジタルフォレンジックツールのテストと生成コードの評価を自動化するベンチマークフレームワーク

  • デジタルフォレンジックは，法的証拠収集において不可欠であり，信頼性が求められる。
  • 既存のツール評価は手動で行われ，一貫性や再現性に課題があった。
  • 自動化されたベンチマークにより，客観的で再現性のある評価を実現すること。
  • AutoDFBench 1.0は，CFTTプログラムの5分野（文字列検索，削除ファイル復旧，ファイルカービング，Windowsレジストリ復旧，SQLiteデータ復旧）を統合した。
  • 63のテストケースと10,968のテストシナリオを含む検証データセットを用いて，ツール評価の公正性と再現性を確保している。
  • RESTful APIを通じて構造化されたJSON出力を生成し，精度，再現率，F1スコアなどの標準化された指標を提供し，公平な比較を可能にする。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.16965

• LLM-HPC++：スケーラブルなマンデルブロ集合計算のためのLLM生成モダンC++およびMPI+OpenMPコードの評価 [cs.DC, cs.SE]目的：LLM生成コードの正確性，堅牢性，スケーラビリティに関する評価

  • 高性能計算において，並列プログラミングは依然として重要な課題であり，専門知識が求められる。
  • 現代C++やOpenMP，MPIなどのフレームワークは並列化を容易にするものの，習得は依然として難しい。
  • LLMを活用して高性能計算コードを自動生成し，その有効性を検証すること。
  • ChatGPT-4およびChatGPT-5は，高い構文精度とスケーラブルな性能を示した。
  • 生成されたプログラムは，GCC 11.5.0を用いてコンパイル・実行され，その正しさが評価された。
  • LLMは並列プログラミングの自動化に貢献する可能性を示唆している。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17023

• 木と非一様 k-センター問題におけるリソース最小化のための最適近似 [cs.DS]目的：火災封じ込めリソース最小化問題における近似解の最適性

  • グラフ理論における火災伝播モデルは，ネットワークの脆弱性評価や感染症対策に応用される。
  • 火災封じ込めリソース最小化問題はNP困難であり，現実的な規模のグラフに対する最適解の探索が困難である。
  • 木構造や非一様 k-センター問題における近似アルゴリズムの性能向上を目指す。
  • 木構造における火災封じ込めリソース最小化問題に対し，最適な2近似アルゴリズムと漸近PTASを提案した。
  • LP-guided enumerationという手法により，スムーズな変種問題に対するPTASを設計し，元の問題への適用を可能にした。
  • 本研究の手法を非一様 k-センター問題に拡張し，追加センター数の最適解を与える近似アルゴリズムを初めて提示した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17049

• 不確実性マトロイドにおける最小重み基底の最適検証 [cs.DS]目的：不確実性マトロイドにおける最小重み基底の検証手法

  • 探索的最適化は，入力パラメータの不確実性下での組合せ最適化に不可欠である。
  • 不確実性下での最適解探索には，高コストなクエリが必要となる点が課題である。
  • クエリコストを最小化する検証アルゴリズムの開発が求められている。
  • 提案手法は，有限集合，実数区間，開・閉区間の和集合を含む不確実性領域において，多項式時間で最小重み基底を検証できる。
  • 検証問題の構造的考察を通じて，適応的オンライン問題の最適なアルゴリズムを導出できる。
  • 提案アルゴリズムは，探索的最適化下における最小重み基底問題の学習拡張変種にも適用可能である。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17116

• ヘルメス半多様体の有理代数幾何符号と量子符号への応用 [cs.IT, math.IT]目的：ヘルメス半多様体の次元と双対距離の系統的な決定

  • 線形符号の半多様体の研究が活発化しており，特に内積の性質が重要となる。
  • ユークリッド内積と比較して，ヘルメス内積に関する研究は遅れている。
  • ヘルメス半多様体の次元が設計可能な符号を構成し，量子誤り訂正符号のパラメータ設計に貢献する。
  • 有理代数幾何符号のヘルメス半多様体の次元の下限を効率的に決定する方法が示された。
  • Reed-Solomon符号を一般化した符号に基づき，設計されたヘルメス半多様体を持つ符号を構築した。
  • この手法により，新しいパラメータを持つ最大距離分離型アシスト量子誤り訂正符号の2つの族が得られた。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17128

• LLMを用いた不確実性下での仮説ランキング：ソロモノフ理論に着想を得て [cs.AI, cs.IT, math.IT]目的：不確実性下における予測のための仮説ランキング手法

  • 現実世界の課題解決には，限られたデータから系統的に一般化する能力が不可欠である。
  • 既存手法では，複数の候補解を評価する際に，精度と簡潔さのバランスが課題となっていた。
  • アルゴリズム情報理論に基づく事前分布を用いて，信頼性の高い多仮説推論を実現する。
  • 提案手法は，LLMが生成した仮説を簡潔さと予測適合度で重み付けすることで，不確実性を考慮した予測を可能にする。
  • ベンチマークタスク(Mini-ARC)において，ソロモノフ重み付け混合モデルは，ノイズや不完全な仮説に対しても安定した出力を示した。
  • ベイズモデル平均(BMA)と比較して，ソロモノフスコアリングはより均等に確率を分散させ，解釈性と信頼性を高める。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17145

• 圧縮空間におけるLZ78部分文字列圧縮 [cs.DS]目的：圧縮空間におけるLZ78部分文字列圧縮アルゴリズム

  • データ圧縮は，情報管理と伝送において不可欠な技術であるため重要。
  • LZ78分解の高速化は重要だが，プレインデータへの適用が中心で，インデックスによる最適化は少ない。
  • クエリ時に指定された部分文字列のLZ78分解を効率的に行う手法を提案する。
  • 本研究では，圧縮空間内で動作するアルゴリズムを提案し，最適な時間計算量に対し対数的な遅延で分解を計算する。
  • このアルゴリズムは，LZ78分解とその派生形式を部分文字列圧縮モデルに適用することで実現される。
  • これにより，データへのインデックス作成と高速なLZ78分解が可能となる。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17217

• ガロア環上の準再帰的MDS行列 [cs.IT, math.IT]目的：ガロア環上の準再帰的MDS行列の構成法

  • 暗号技術において，拡散層の効率的な実装は重要であり，MDS行列はその鍵となる要素である。
  • 既存のMDS行列の構成法では，利用可能な行列の種類の制約が存在する。
  • ガロア環上の準再帰的MDS行列の新たな構成法を開発し，行列の種類を拡張すること。
  • ガロア環上の傾多項式環の豊かな因数分解性に着目し，準再帰的MDS行列を生成する伴侶行列を定義した。
  • 再帰的MDS行列を与える多項式を特徴づけるための2つの基準を確立し，Wedderburn多項式の右根に関する追加基準を導出した。
  • これらの基準を用いて，ガロア環上で準再帰的MDS行列をもたらす傾多項式を構成する手法を開発した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17256

• 直線被覆と関連問題 [cs.CG, cs.DS]目的：直線被覆問題の拡張に関する研究

  • 幾何学における基本的な問題であり，計算幾何学の発展に不可欠である。
  • 直線被覆問題はNP困難であり，現実的な規模の問題に対する効率的な解法が課題である。
  • kパラメータに関する計算複雑性クラスを明らかにし，効率的なアルゴリズムの限界を探る。
  • 直線被覆問題はkパラメータ固定多項式時間アルゴリズムを持つが，直線クラスタリングはW[1]-困難であることが示された。
  • 双曲面被覆問題はkとdパラメータ固定多項式時間アルゴリズムを持つ一方で，kパラメータのみでのW[2]-困難性が証明された。
  • 射影クラスタリング問題に対して，n^{O(dk(r+1))}時間のアルゴリズムが提案され，k-Meansクラスタリングを一般化した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17268

• センサー管理システム（SMS）：地球システム科学におけるFAIRセンサーメタデータ管理のためのオープンソースソフトウェア [cs.SE]目的：地球システム科学におけるFAIRセンサーメタデータ管理

  • 環境観測データの信頼性向上には，一貫性と包括性を備えたメタデータの充実が不可欠である。
  • センサーの展開，設定，メンテナンス履歴などの時系列コンテキストがメタデータに不足している場合がある。
  • 複雑なセンサーシステムのモデリングと，ライフサイクル全体にわたるセンサー関連情報の管理を支援する。
  • センサー管理システム（SMS）を開発し，デバイス，プラットフォーム，設定，サイトなどのエンティティを定義した。
  • SMSは，PID登録や制御語彙との連携により，デジタルエコシステムの中核を担う。
  • これにより，センサー関連メタデータの整合性，持続可能性，FAIR原則に沿った提供を促進する。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17280

• 自然言語と形式仕様の架け橋：LLMを用いた階層的意味分解によるソフトウェア要求からLTLへの自動翻訳 [cs.SE]目的：ソフトウェア要求からLTLへの自動翻訳

  • 形式検証の工業規模での適用には，自然言語による要求を形式仕様に変換する自動化が不可欠である。
  • 既存手法は，現実の複雑な要求に対する曖昧性や論理的深さの処理に課題がある。
  • LLMと規則ベース合成を組み合わせ，要求の正確かつ形式的な変換を実現する。
  • Req2LTLは，現実の航空宇宙要求に対して88.4%の意味的精度と100%の構文的正確性を達成した。
  • 既存手法と比較して，Req2LTLは有意に高い性能を示す。
  • 中間表現OnionLにより，自然言語とLTL間の橋渡しを効果的に行っている。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17334

• 信頼できる実行環境の不備：開発者が実際にどのように利用しているかを解明する [eess.SY, cs.SY, cs.SE, cs.CR]目的：現実世界のTEEアプリケーションの利用状況に関する実証的調査

  • TEEは機密データ保護に不可欠であり，幅広い分野で利用が拡大している。
  • TEEの実際の利用法は不明であり，セキュリティ上のリスクを招く可能性がある。
  • TEEの利用状況を分析し，SDKの改善と安全なソフトウェア開発を支援する。
  • 241のオープンソースプロジェクトを分析した結果，IoTデバイスセキュリティが最も一般的な利用事例(30%)であった。
  • 32.4%のプロジェクトで公式SDK APIの代わりに暗号機能を再実装しており，SDKのユーザビリティに課題があることが示唆された。
  • 25.3%のプロジェクトでハードコードされた秘密鍵や入力検証の欠如など，TEEのセキュリティ機能を損なうコーディングが見られた。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17363

• SDN設定コード合成のためのGraphCue [cs.SE]目的：SDN設定の自動化

  • ネットワーク自動化のニーズが高まっており，SDNはその重要な要素である。
  • SDN設定は複雑であり，手動での設定には高い専門知識と時間がかかる。
  • 既存の設定方法の効率化と，自動化による人的負担の軽減を目指す。
  • GraphCueは，トポロジーに基づいた検索とエージェントによるループ型のフレームワークである。
  • 628件の検証ケースにおいて，20回の反復で88.2%の成功率を達成した。
  • 検証ループの95%が9秒以内に完了し，高い効率性を示している。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17371

• 対称性からNP困難性へ：S5フレーム上のアフィンML-SAT [cs.LO, cs.CC]目的：S5フレーム上のアフィンML-SAT問題のNP困難性

  • 多様相論理は，知識，信念，時間などの概念を扱うための強力なツールである。
  • 特定のフレームクラスにおける充足可能性問題の計算複雑性は未解決であった。
  • S5フレーム上でのアフィンML-SAT問題の複雑性を明らかにすること。
  • S5フレーム上では，XORと1の連結子に制限された多様相論理の充足可能性問題はNP困難であることが証明された。
  • これは，Hemaspaandraら[JCSS 2010]による多様相論理の計算可能性に関する推測を反証する。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17378

• モバイルデバイスにおける適時情報更新：機械学習による助言の有無 [cs.NI, cs.IT, cs.LG, math.IT]目的：モバイルデバイスの情報更新システムにおける最適な更新タイミングの決定

  • IoTデバイスの普及により，リアルタイムな情報更新の重要性が増している。
  • 情報更新の頻度とデバイスの負担の間でトレードオフが存在する。
  • 不確実性要素を考慮しつつ，最適な情報更新戦略を確立すること。
  • 提案アルゴリズムは，複数の不確実性要素に対して最適な競争率を漸近的に達成する。
  • 機械学習による助言を取り入れたアルゴリズムは，一貫性と堅牢性の最適なトレードオフを実現する。
  • 最適な競争率には更新コスト範囲が線形に影響するが，他の不確実性には影響を受けない。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17381

• CIFE：コード命令追従評価 [cs.SE, cs.CL]目的：コード生成における命令追従性の評価

  • 現実世界のコーディングでは，機能性だけでなく，堅牢性やセキュリティも重要である。
  • 既存の評価基準は主に正誤に焦点を当てており，制約への追従性を十分に評価できていない。
  • 開発者が指定する制約への追従性を評価し，信頼性の高いコード生成を目指す。
  • LLMの命令追従性には，部分的な充足と厳密な充足の間に大きな差が存在することが示された。
  • 高性能なモデルでも厳密な充足率は39～66％にとどまり，改善の余地がある。
  • 信頼できるコード生成には，正誤だけでなく，開発者の意図への一貫した追従が必要である。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17387

• SWE-Bench++: オープンソースリポジトリからのソフトウェアエンジニアリングベンチマークのスケーラブルな生成のためのフレームワーク [cs.SE, cs.AI, cs.CL, cs.LG]目的：ソフトウェアエンジニアリングベンチマークの生成

  • LLMの性能評価には標準化されたベンチマークが必要であり，ソフトウェアエンジニアリング分野においても重要性が高まっている。
  • 既存のベンチマークは手動キュレーションに依存し，静的なデータセットであり，Pythonに偏っているという課題があった。
  • 多様な言語とタスクを網羅した，スケーラブルで再現性のあるベンチマークを自動生成することを目指す。
  • SWE-Bench++は，GitHubのプルリクエストを基に，11言語にわたるバグ修正と機能追加のタスクを自動生成する。
  • 生成されたベンチマークを用いて評価した結果，最先端モデルのpass@10の割合は，claude-sonnet-4.5で36.20%，gpt-5-2025-08-07で34.57%であった。
  • SWE-Bench++でファインチューニングすることで，SWE-bench Multilingualベンチマークの性能が向上することが示された。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17419

• AI生成応答がソフトウェア工学調査に与える影響の調査 [cs.SE]目的：ソフトウェア工学調査におけるAI生成応答の影響

  • ソフトウェア工学分野において，実態の把握には調査が不可欠である。
  • LLMの進化により，回答の捏造や改ざんによる調査の信頼性低下が懸念される。
  • AI生成応答が調査の妥当性・信頼性に与える影響を明らかにすること。
  • 2025年に実施された2つの調査データから，AI生成の疑いのある回答49件に構造的なパターンが見られた。
  • これらの回答は，反復的な表現や形式的な個別化といった特徴を持ち，一見すると論理的だが実際には捏造された内容を含む。
  • データ信頼性はソフトウェア工学調査における新たな妥当性の次元であり，検出・防止には多角的な検証と透明性のある報告が求められる。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17455

• データ品質問題の衝突：ソフトウェア欠陥予測における同時発生データ品質問題の広範な実証研究 [cs.SE, cs.LG]目的：ソフトウェア欠陥予測におけるデータ品質問題の同時発生と相互作用の分析

  • ソフトウェア品質保証において，欠陥予測モデルは重要な役割を担う。モデルの性能向上は，ソフトウェア開発の効率化に不可欠である。
  • 既存研究では，データ品質の問題を個別に扱っている場合が多く，現実のデータセットで頻繁に発生する同時発生と相互作用が考慮されていない。
  • 本研究は，複数のデータ品質問題を同時に分析し，欠陥予測モデルの性能に与える影響を定量的に評価することで，この課題を解決する。
  • データ品質問題の同時発生はほぼ普遍的であり，最も頻度の低い属性ノイズでさえ，93%以上のデータセットで他の問題と共存していることが示された。
  • クラスオーバーラップ，クラス不均衡，無関係な特徴量の存在は，モデル性能に悪影響を及ぼす閾値が存在することが明らかになった。
  • 外れ値は，無関係な特徴量が少ない場合に性能を向上させるなど，文脈に依存した評価の重要性が示唆された。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17460

• ユニヴァレント基礎におけるコンテナの導関数 [cs.LO]目的：コンテナの導関数の拡張と性質

  • 型理論の基礎を揺るがすユニヴァレント基礎において，データ構造の形式化が重要である。
  • コンテナの導関数は，型付きの文脈における表現計算に必要だが，未発達な部分が多い。
  • 本研究は，ユニヴァレント基礎において，より一般的なコンテナへの導関数を定義し，その性質を明らかにする。
  • ユニヴァレント基礎において，截断されていないコンテナに対する導関数を定義した。
  • 定義された導関数は，適切な普遍的性質を満たすことが証明された。
  • 導関数の連鎖律が存在するが，一般的には可逆的ではないことが示された。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17484

• NFTエコシステムにおけるスマートコントラクトの意味論と相互作用：取引リスクの理解 [cs.SE]目的：NFTエコシステムにおけるスマートコントラクトの意味論と相互作用に関する理解

  • NFT市場は急速に拡大しており，そのセキュリティ確保は重要である。分散型環境における詐欺行為は大きな脅威となる。
  • 既存研究では，NFTエコシステム全体の行動や詐欺のリスクは分析されているが，スマートコントラクト自体の意味論と相互作用の理解が不足している。
  • 取引リスクを引き起こすスマートコントラクトの挙動を特定し，NFTエコシステムのセキュリティ向上に貢献すること。
  • NFTエコシステムで使用されるスマートコントラクトは，プロキシ，トークン，DeFiコントラクトの種類に集中していることが明らかになった。
  • マーケットプレイスとプロキシレジストリコントラクトは，多様なコントラクトとの相互作用を通じて，取引において重要な役割を果たしている。
  • 詐欺トークンは，コードレベルでの類似性が高く，一般的な取引パターンとリスクのある取引パターンが識別された。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17500

• PathBench-MIL：組織病理学における多インスタンス学習のための包括的AutoMLおよびベンチマークフレームワーク [eess.SY, cs.SY, cs.CV, cs.LG, cs.NE, cs.SE, q-bio.TO]目的：組織病理学における多インスタンス学習の自動化とベンチマーク

  • 近年，病理画像を用いた診断支援が注目されており，AI技術の活用が期待されている。
  • 多インスタンス学習は複雑な問題設定であり，モデル選択や設定が困難である。
  • 本研究は，多インスタンス学習パイプラインの自動化と標準化を目指す。
  • PathBench-MILは，前処理，特徴抽出，MIL集約を含むエンドツーエンドのパイプラインを自動化する。
  • 数十種類のMILモデルと特徴抽出器の再現性のあるベンチマークを提供する。
  • 可視化ツール，統合設定システム，モジュール式拡張性により，迅速な実験と標準化を可能にする。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17517

• 仕様に基づいた信頼性の高いLLMコードレビューフレームワークSGCR [cs.SE]目的：LLMコードレビューの信頼性，コンテキスト認識，制御の向上

  • ソフトウェア品質の維持には，効率的かつ正確なコードレビューが不可欠である
  • LLMコードレビューは，信頼性，文脈理解，制御の欠如が課題となっていた
  • 仕様に基づきLLMを制御することで，信頼性の高いコードレビューを実現すること
  • SGCRは，人間の記述した仕様に基づき，LLMによる信頼性と関連性の高いフィードバックを生成する
  • SGCRの提案は，ベースラインLLMと比較して90.9%の改善を示し，開発者による採用率は42%に達した
  • 仕様に基づくアプローチは，LLMの生成能力とソフトウェアエンジニアリングの厳格な信頼性の要求との間のギャップを埋める強力な手段である

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17540

• 一般化重みに対する距離非依存アプローチ [cs.IT, cs.DM, math.IT]目的：線形符号における一般化重みの統一的理論

  • 符号理論は，通信や情報セキュリティの基礎であり，誤り訂正能力の向上が重要である。
  • 既存の一般化重みの定義は，サポートやアンチコードに依存しており，柔軟性に欠ける場合がある。
  • テストファミリーを用いることで，一般化重みを定義し，符号の特性をより詳細に捉えることを目指す。
  • 一般化重みは弱単調増加であり，特定の部分列は厳密に増加することが証明された。
  • Weiの双対定理に類似した双対性定理が導き出された。
  • MDS符号やMRD符号との交差による一般化重みを探索し，新たな知見が得られた。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17542

• キュービック型理論の新たなアプローチ：意味論的考察 [cs.LO, math.CT, math.LO]目的：キュービック型理論の意味論

  • 型理論はプログラムの正当性保証や形式的検証に不可欠であり，その拡張は重要である。
  • 従来のキュービック型理論は複雑であり，理解や実装が困難であるという課題があった。
  • より直感的で，多様な設定で解釈可能なキュービック型理論の構築を目指す。
  • 本研究で提案する「naive cubical type theory」は，宇宙範疇の枠組みを用いて意味論的に解析されている。
  • この型理論は，単体集合やカルテジアンキュービック集合を含む多様な設定下で解釈が可能であることが示された。
  • これにより，キュービック型理論の適用範囲の拡大と，その理解促進が期待される。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17548

• 奇特性における低ブーメラン均一性を持つ局所APN二項式 [cs.IT, math.IT, math.NT]目的：奇特性における局所APN二項式のブーメラン均一性に関する条件

  • 暗号技術において，非線形性の高い関数は差分およびブーメラン攻撃への耐性向上に不可欠である。
  • 既存の差分・ブーメラン攻撃に対する耐性を高めるため，均一性の低い関数設計が課題となっている。
  • 特定条件下での局所APN二項式のブーメラン均一性を評価し，安全な関数設計に貢献すること。
  • 関数F_r(x)が，特定の条件を満たす場合に局所APNとなり，ブーメラン均一性が最大で2となることを示した。
  • F_3およびF_{\frac{2q-1}{3}}の差分スペクトル，F_2のブーメランスペクトルを解析した。
  • q≡3(mod 4)の場合に，F_r(x)の特性を詳細に分析し，安全な暗号設計への応用可能性を示唆した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17603

• Lシステムによる多言語ベンチマーク生成 [cs.PL]目的：多言語ベンチマークの生成手法

  • コンパイラやOSの性能評価は，ソフトウェア開発において不可欠な要素である。
  • 既存のベンチマークは，複雑なプログラムの性能評価には不十分な場合がある。
  • Lシステムを用いて，性能評価に適した複雑なプログラムを自動生成すること。
  • Lシステムを用いることで，C, C++, Julia, Goといった多言語に対応したベンチマークプログラムを生成可能。
  • clangとgccの比較や，GLibのデータ構造の比較など，多様なケーススタディを通じて有用性を実証。
  • 既存のファジング手法と比較し，性能評価に特化したベンチマーク生成の優位性を示した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17616

• ランダム拡散非同期ランダムアクセスにおける反復ガウス近似 [cs.IT, math.IT]目的：大規模機械型通信における効率的な接続性確保

  • 通信デバイスの増加に対応する効率的なアクセス技術が求められている。
  • 既存のランダムアクセス技術では，多数の同時接続が困難である。
  • ランダム拡散非同期ランダムアクセスにおける復号性能の向上を目指す。
  • 提案手法は，少ない反復回数で収束し，復号性能を向上させる。
  • 提案手法は，様々なランダム拡散型非同期ランダムアクセスに適用可能である。
  • シミュレーション結果は，提案手法の有効性と堅牢性を示す。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17628

• 時間的報酬機械を用いたモデルフリー強化学習 [cs.AI, cs.FL, cs.LO]目的：時間的制約を組み込んだ報酬仕様

  • 強化学習において，報酬設計は行動を導く上で極めて重要である。
  • 従来の報酬機械は正確な時間制約をモデル化できず，時間依存性の高い問題に対応できない。
  • 時間的制約を考慮した報酬仕様により，時間重視の応用分野での性能向上を目指す。
  • 時間的報酬機械(TRM)を強化学習に統合し，時間制約を満たしつつ高い報酬を得るポリシーを学習した。
  • デジタルおよびリアルタイムセマンティクス下で，TRMを用いた最適なポリシー学習のためのアルゴリズムを提案した。
  • カウンタファクチュアル・イマジニングヒューリスティクスが，TRMの構造を活用し，学習効率を向上させることを示した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17637

• 速度スケジューリングの複雑性景観の精緻化：困難性とアルゴリズム [cs.DS, cs.CC, cs.DM]目的：速度可変プロセッサにおけるジョブスケジューリングの計算複雑性

  • エネルギー効率が重要視される現代において，計算資源の最適利用は不可欠である。
  • フロータイムとエネルギー消費のトレードオフ最適化は難しく，計算複雑性が未解決な問題が残されていた。
  • 未解決だった問題の計算複雑性を決定し，効率的なアルゴリズムの設計に貢献すること。
  • 単位重みジョブと任意サイズのジョブに関する，フロータイムとエネルギー消費の最小化問題がNP困難であることが証明された。
  • 総フロータイムをエネルギー制約下で最小化する問題も，優先度順序が与えられてもNP困難であることが示された。
  • 完了時間順序が与えられた場合，これらの問題は多項式時間で解けることが示され，優先度順序との違いが明確になった。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17663

• SBOMベースの脆弱性スキャナの一貫性監視の実用的な解決策 [cs.SE, cs.CR]目的：SBOMベースの脆弱性スキャナにおける不整合の体系的な監視

  • ソフトウェアサプライチェーンのセキュリティ確保が重要視されており，SBOMはその不可欠な要素となっている。
  • SBOMベースの脆弱性スキャンは，ツールによって結果にばらつきがあり，誤検知や見逃しが発生しやすい。
  • SBOMベースの脆弱性スキャナの信頼性と成熟度を評価し，問題点を明らかにすること。
  • SVS-TESTという手法とツールを開発し，現実的なシナリオにおいてSVSツールの能力，成熟度，および故障条件を分析した。
  • 7つのSVSツールを16個の精巧に作成されたSBOMで評価した結果，ツールの信頼性やエラー処理に大きな違いが認められた。
  • 複数のSVSツールが有効なSBOM入力に対して沈黙して失敗し，誤った安全性を与えることが判明した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17710

• ハードウェア設計のためのLLMベースの行動駆動開発 [eess.SY, cs.SY, cs.SE, cs.AI, cs.AR]目的：ハードウェア設計における行動駆動開発の支援

  • ハードウェア設計において，テストと検証は不可欠であり，システム規模の拡大に伴い重要性が増している。
  • 行動駆動開発はソフトウェアでは有効だが，ハードウェア設計への応用は限定的であり，実用的な利用は少ない。
  • テキスト仕様から正確な行動シナリオを自動的に生成することで，ハードウェア設計における行動駆動開発を促進する。
  • 本研究では，大規模言語モデルを用いてハードウェア設計における行動駆動開発を支援する手法を調査した。
  • 大規模言語モデルを用いることで，テキスト仕様から行動シナリオの生成を自動化できる可能性を示した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17814

• 容量制約付き分割頂点被覆および分割辺被覆 [cs.DS]目的：容量制約付き分割頂点被覆問題と分割辺被覆問題における近似アルゴリズムおよび最適解法の開発

  • 組合せ最適化問題は，現実世界の様々な問題に応用可能であり，効率的な解法が求められている。
  • 頂点被覆問題や辺被覆問題はNP困難であり，大規模な問題に対する効率的な解法が課題である。
  • 本研究では，分割構造と容量制約を導入した頂点被覆・辺被覆問題に対して，近似率と計算効率を向上させることを目指す。
  • ハイパーグラフにおける容量制約付き分割頂点被覆問題に対し，重み付きの場合には(f+1)-近似アルゴリズム，重みなしの場合には(f+ε)-近似アルゴリズムを提案した。
  • 分割辺被覆問題については，初の多項式時間で解ける厳密解法を提示し，既存のアルゴリズムよりも計算量を削減することに成功した。
  • 提案アルゴリズムは，大規模なグラフに対する適用可能性を高め，実用的な問題解決に貢献する。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17844

• 大規模連続時間確率モデルにおけるメモリ消費を改善するプレフィックス木 [cs.DS, cs.FL]目的：大規模連続時間確率モデルのメモリ消費削減

  • 生物化学システム等のモデル化に不可欠であり，その規模は拡大の一途を辿っている。
  • 状態空間の大きさから，既存のハッシュマップではメモリ不足に陥りやすい。
  • プレフィックス木と変数順序付けにより，メモリ使用量を削減する。
  • プレフィックス木は，巨大な状態空間を持つモデルにおいて，ハッシュマップよりも有利であることが理論的にも実証されている。
  • 変数順序付けを施すBounded Model Checking (BMC)の前処理により，さらなるメモリ使用量の改善が期待される。
  • 本研究は化学反応ネットワーク(CRN)を動機としているが，すべてのCTMCモデルに適用可能である。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17892

• Apache Kafka イベントストリーミングシステムにおけるデザインパターンとベンチマーク慣行の分析 [cs.SE, cs.DC]目的：Kafka デザインパターンとベンチマーク手法の体系化

  • Kafkaはリアルタイム処理の基盤であり，様々な分野で利用が拡大している。
  • Kafkaのアーキテクチャ設計パターンやベンチマーク手法に関する研究が分散している。
  • 実用的なKafkaシステムの設計・評価における指針を提供すること。
  • 42件の論文を分析し，ログ圧縮，CQRSバスなど9つのKafkaデザインパターンを特定した。
  • パターン間の組み合わせや，ドメイン特化型での利用状況，ベンチマーク手法が調査された。
  • 構成情報の開示，評価の厳密性，再現性における不整合が課題として指摘された。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.16146

• アクティブRISを用いた無線干渉対策：スタッケルベルクゲームの視点 [eess.SP, cs.IT, math.IT]目的：無線通信における干渉対策手法の検討

  • 無線通信のセキュリティと信頼性を確保する上で，干渉への対策は不可欠である。
  • 適応的な妨害電波は，従来の対策を回避し，通信を著しく阻害する可能性がある。
  • アクティブRISとゲーム理論を組み合わせることで，より高度な干渉対策を実現する。
  • 提案手法は，従来の干渉対策と比較して，正規通信の改善と妨害電波の抑制において顕著な性能向上を示す。
  • スタッケルベルクゲームの枠組みを用いることで，正規通信側が干渉者の最適戦略を予測し，先制的に対策を講じることが可能となる。
  • ブロック座標降下法と凸緩和，逐次凸近似などの手法により，複雑な最適化問題を効率的に解決できる。

  Link: https://arxiv.org/abs/2512.17335

• ランダム化アルゴリズムに関する注記 [math.CO, cs.CG, cs.DM, cs.DS]目的：ランダム化アルゴリズムの理論と応用

  • 計算量理論において，効率的なアルゴリズム設計の重要性が高まっている。
  • 古典的なアルゴリズムでは解決困難な問題が存在し，新たな手法が求められている。
  • 確率的アプローチを用いたアルゴリズムの性能向上を目指す。
  • 確率論的ツール（確率変数，期待値，境界など）がランダム化アルゴリズム分析に有用であることが示された。
  • クイックソートやハッシュ法といった古典的手法の分析と，モンテカルロ法などの応用例が示された。
  • 量子計算や分散アルゴリズムにおけるランダム化手法の可能性が議論された。

  Link: https://arxiv.org/abs/2003.01902

• ホーン規則の文脈における抽象証明理論の基礎 [cs.CG, cs.LO, cs.DM, cs.DS, math.LO]目的：sequent形式の証明システムの研究のための，論理に依存しない新しい枠組み

  • 証明理論は，論理学や計算機科学における推論の基礎であり，その形式化は重要である。
  • 既存の証明システムは，特定の論理に依存していることが多く，汎用性に欠ける場合がある。
  • 本研究は，様々な証明システムを統一的に分析可能な，汎用的な枠組みを確立することを目指す。
  • 新しい枠組み「g-sequent」を導入し，推論規則型を操作の集合として定義することで，一般的な分析を可能にした。
  • 推論規則型の相互作用を解析し，ある規則型が別の規則型と置換可能またはシミュレーション可能である条件を明らかにした。
  • この結果を利用して，抽象calculusを多項式的に同等の抽象calculusの格子に変換する一般的なアルゴリズムを開発した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2304.05697

• ほぼ最適アルファベット-健全性トレードオフ PCP [cs.CC, cs.DS]目的：アルファベットサイズと健全性のトレードオフに関するNP困難性の証明

  • 計算複雑性理論において，NP困難問題の近似困難性は重要な研究課題である。
  • PCP定理の構成において，アルファベットサイズの削減が近似アルゴリズムの性能に影響を与える。
  • アルファベットサイズと健全性のトレードオフを最適化し，近似困難性の限界を明確にすること。
  • 任意の$\varepsilon>0$に対し，十分に大きな$q$のべき乗において，値$1-\delta$または$1/q^{1-\varepsilon}$を持つ$2$-Prover-$1$-Round projection gameをNP困難に区別できることが示された。
  • この結果は，二次計画法の近似困難性において，$(\log n)^{1 - o(1)}$の近似比でNP困難であることを示し，既存の結果を改善する。
  • また，$2$-CSPsにおける近似困難性についても改善が示され，接続性問題に対する既存の結果も強化される。

  Link: https://arxiv.org/abs/2404.07441

• SPVR：大規模言語モデルに基づく構文からプロンプトへの脆弱性修復 [cs.SE]目的：構文木から情報を収集し，対応するプロンプトを生成する脆弱性修復手法

  • 脆弱性修復は，ソフトウェアの安全性確保に不可欠であり，自動化技術の発展が求められている。
  • 既存のLLMベース手法は，脆弱性の種類に応じた構文パターンを明示的に捉えられていない点が課題である。
  • 脆弱なコードに対するプロンプトの特異性を確保しつつ，LLMの生成能力を活用することを目指す。
  • SPVRは，LLMが脆弱性を正確に修正するのを支援する上で優れた結果を示した。
  • ChatGPT-4を用いて実験を行った結果，547個の脆弱なコードのうち143個を修復できた。
  • 複数の評価指標において，既存の脆弱性修復手法（ファインチューニングベースおよびプロンプトベース）と比較して優位性を示した。

  Link: https://arxiv.org/abs/2405.04994

• 準計算可能グラフの計算可能近似 [cs.CL, cs.CY, cs.LO]目的：準計算可能グラフの計算可能近似

  • グラフ理論は，ネットワーク構造の解析に不可欠であり，様々な分野に応用されている。
  • 準計算可能グラフの厳密な計算は困難であり，近似手法が求められている。
  • 計算可能メトリックスペースにおける準計算可能グラフの精度ある近似方法を確立すること。
  • 準計算可能グラフは，計算可能メトリックスペースにおいて，計算可能な部分グラフで任意精度に近似可能である。
  • この近似は，計算可能な端点を持つグラフによって行われる。

  Link: https://arxiv.org/abs/2411.13672

• グリースマー界限を達成する付加符号 [cs.IT, math.CO, math.IT]目的：付加符号のパラメータ最適化

  • 線形符号よりも優れた性能が期待されるため，符号理論における重要な研究課題である。
  • 付加符号の具体的な構成は難しく，パラメータに関する知見も限られている。
  • 最小距離が大きい場合の付加符号の最適なパラメータを決定することを目的とする。
  • 最小距離が十分に大きい場合，付加符号の長さに関するグリースマー型界限が常に等式で達成されることが示された。
  • これにより，最小距離が大きい場合の付加符号の最適なパラメータ問題が解決され，多くの無限系列の付加符号が得られた。
  • これらの付加符号は線形符号よりも優れた性能を示すことが期待される。

  Link: https://arxiv.org/abs/2412.14615

• IRS支援MIMOシステムにおけるチャネル推定の最適誤差解析 [cs.IT, eess.SP, math.IT]目的：IRS支援MIMOシステムにおけるチャネル推定の誤差の理論的保証

  • 無線環境を有利に構成するIRS技術は，次世代通信において重要な役割を担う。
  • IRS支援MIMOシステムのチャネル推定は課題であり，その最適な誤差特性の理論的解明が求められている。
  • ノイズを含む測定値からのチャネル行列の安定的な復元における理論的限界を明らかにすること。
  • IRS支援MIMOシステムとコンパクトなテンソル列車（TT）に基づくテンソル対テンソル（ToT）回帰との等価性が示された。
  • 復元成功は，ユーザー端末数とチャネル行列が不変である時間スロット数との関係に依存することが明らかになった。
  • 復元誤差は，時間スロット数に反比例し，未知のチャネル行列のエントリ数に比例することが示され，そのトレードオフが定量化された。

  Link: https://arxiv.org/abs/2412.16827

• エドモンズの開花縮小アルゴリズムの形式的正確性証明 [cs.CL, cs.LO, cs.DS]目的：一般グラフにおける最大カルディナリティマッチングのためのエドモンズの開花縮小アルゴリズムの形式的正確性

  • グラフ理論は，ネットワーク分析や最適化問題に応用され，様々な分野で不可欠である。
  • アルゴリズムの正確性検証は困難であり，特に複雑なアルゴリズムでは形式的な証明が不可欠である。
  • エドモンズのアルゴリズムの正当性を厳密に証明することで，信頼性の高いマッチングアルゴリズムを提供する。
  • エドモンズの開花縮小アルゴリズムの形式的な正確性の最初の証明が提示された。
  • ベルゲの補題，開花，およびその特性の形式化，およびアルゴリズムの数学モデルが提供された。
  • アルゴリズムの正確性の根底にある多くの事実の詳細な証明が初めてなされた。

  Link: https://arxiv.org/abs/2412.20878

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