【課題】コンピューターによる処理時間を大幅に短縮することが可能な畳み込み演算システムを提供する。
【解決手段】信号長がＮsである所定信号と信号長がＮfであるフィルタ信号の畳み込み演算システムであって、前記所定信号を信号長がＮfのｐ個の信号に分割し信号長がＮfである０値を付加する手段と、前記ゼロ値付加分割信号に対してフーリエ変換を生成する手段と、前記フィルタ信号に信号長がＮfである０値を付加する手段と、前記ゼロ値付加フィルタ信号に対してフーリエ変換を施す手段と、前記ｐ個のフーリエ変換処理済み分割信号のそれぞれに対してフーリエ変換処理済みフィルタ信号を乗算し、乗算済み分割信号を生成する手段と、逆フーリエ変換を施し、２ｐ個の信号に分割し、分割された最初の信号と、最後の信号とを除いて、２番目の信号から順次隣り合う信号の加算を行い、畳み込み演算結果の信号を生成する手段と、を有する。 （もっと読む）

【課題】適切な平滑化スプライン曲面を高速、かつ短時間で算出する。
【解決手段】３次元スキャナーからなるデータ値計測装置１と、サンプリング測度演算器４、平滑化演算器５および画像処理器６をそなえる計算機２と、処理した画像を表示する出力装置３を有する平面形状測定装置を用いて、被検体表面の平面形状を測定するに際し、平滑化演算器において、座標系（ｘ，ｙ）上に任意に分布するｍ個のサンプリング点と、各サンプリング点に対応した誤差を含むデータ値から曲面を求めるために平滑化スプライン法を用いるものとし、その際、ハット行列において逆行列計算の必要がない汎関数を極小化する曲面ｆ（ｘ，ｙ）を回帰曲面とする。 （もっと読む）

【課題】充足可能性問題は、その対象となる式の構造により難易度が変わるが、ＳＡＴの式の対称性を活用して効率化する汎用性の高いＳＡＴ解法が存在しなかった。また、ＣＮＦをＨｏｒｎＣＮＦに変換するプログラムが存在しなかった。
【解決手段】ＣＮＦの持つ変数の対称性とリテラルの対称性を活用してＳＡＴを整理し、与えられた式をＨｏｒｎＣＮＦ相当に変換することとした。また、そのＨｏｒｎＣＮＦ相当に変換したＳＡＴを使用することで効率的に問題を解くこととした。 （もっと読む）

【課題】スパースな正値対象行列の連立１次方程式の解を求める並列計算時にメモリアクセスが同じメモリ格納領域に集中しないようにする。
【解決手段】分岐ノード集合検出部１０１は、エリミネーションツリーをルートノードからサーチし、並列レベル毎の分岐ノード集合を検出する。メモリ割付チェイン生成部１０２は、同じ並列レベルのサブツリーと、サブツリーを構成せずかつレベルが近接し並列計算される可能性の高いノード群に、それぞれ異なるメモリ格納領域を割り付ける。タスクチェイン生成部１０３は、複数のスレッドがサブツリー単位で構成するノード群を選択して演算処理を実行し、サブツリーを構成しないノードをリーフ側から順次選択して演算処理を実行タスクチェインを生成する。LDL^T分解実行部１０４は、タスクチェインに基づいて複数のスレッドに各ノードの演算処理の実行時に、前述のノード毎に割り付けられたメモリ格納領域を使用する。 （もっと読む）

【課題】離散的に測定された任意の有限長データ（実在のデータ）について、付加的な情報を用いず、それのみを用い、時系列の内包する構造に関して、時間領域と周波数領域双方で整合的かつ詳細な情報を得る。
【解決手段】本発明では、最大エントロピー法及び非線形最小自乗法により時系列データを解析して一般化三角多項式のパラメータと残差を求めると共に、パラメータから得られるパワースペクトル密度と残差のパワースペクトル密度を合成して時系列データの再構成スペクトルを求める解析装置において、時系列データを、予め設定された最大データ点数を越えないようにセグメントに分割すると共に、データ構造の不均一のセグメントデータを均一の複数のセグメントデータに分割し、分割された均一のセグメントの夫々を基本セグメントとして、それらに対して、記憶手段に記憶領域を設定して解析処理を行うようにしている。 （もっと読む）

【課題】 プロセッサから行列要素を１個ずつしか受け取れない状況でも、行列乗算処理を高速実行可能な行列演算コプロセッサを提供する。
【解決手段】 制御部１４０は、行列Ａ、Ｂの乗算結果である行列Ｑの要素を行毎に順次得るための制御を行う。行列要素レジスタ１２０は、行列Ｂの要素を記憶する。制御部１４０は、行列Ｑの１行分の要素を累算器１１１〜１１４から得るため、累算器１１１〜１１４を初期化し、行列Ａの１行分の要素をＣＰＵ２００から１個ずつ受け取る都度、受け取った要素を乗算器１０１〜１０４に送るとともに、当該要素を共通の乗算相手とする１行分の要素を行列要素レジスタ１２０から乗算器１０１〜１０４に送って乗算を行わせ、各乗算結果の累算を累算器１１１〜１１４に各々行わせる。 （もっと読む）

【課題】統計上の出現頻度の低いデータを削除することでメモリ容量を抑えつつ、個別の並行処理を実行することなく、カウントの途中経過を逐次得ることのできる計数方法を得る。
【解決手段】記憶領域にデータ系列を入力しながら等価データをグループ化するとともにグループ毎に当該等価データの出現頻度を計数する計数ステップと、記憶領域に入力するデータ系列の数が当該記憶領域の最大サイズに達した時、初期段階で計数された計数結果の全部または一部を破棄する破棄ステップと、データ系列を１個の区間に相当する個数追加入力して計数結果を更新する更新ステップと、を有し、計数ステップでは、各グループの計数結果とそのグループの許容計数誤差を組にして記憶装置に記憶させておき、破棄ステップでは、計数結果を破棄するグループの許容計数誤差を、破棄前の当該グループの計数結果を用いて更新する。 （もっと読む）

【課題】並行処理アーキテクチャを使用して単一ビット値のシーケンスに対してスキャン演算を実施するためのシステム、方法及びコンピュータ製品を提供すること。
【解決手段】動作において、スキャン演算命令が受信される。さらに、スキャン演算命令に応答して、スキャン演算が、複数の処理要素を備えた並列プロセッサアーキテクチャを使用して、単一ビット値のシーケンスに対して実施される。 （もっと読む）

【課題】スキャン演算を効率的に遂行するシステム、方法、及びコンピュータ・プログラムプロダクトを提供する。
【解決手段】使用中に、並列処理装置アーキテクチャを利用することによって、要素の配列がトラバースされる。そのような並列処理装置アーキテクチャは複数のプロセッサを含み、各プロセッサは物理的に所定数のスレッドを並列に実行することができる。効率を目的として、少なくとも１つのプロセッサの所定数のスレッドは、該所定数のスレッドの関数である数（例えば、倍数）の要素を伴うスキャン演算を遂行するように実行されることができる。 （もっと読む）

【課題】最初および最後のプロセッサを含む、プロセッサ（１４）のアレイ（１２）を利用して、フィルタ関数によるデータ関数の畳み込みを計算するシステム（１０）を提供すること。
【解決手段】フィルタ関数の微分（derivation）に基づく係数値と、データ関数を表すデータ値とが掛け合わされて、現在の中間値が生成される。最初のプロセッサ以外のプロセッサにおいて、前の中間値が現在の中間値に加算される。最後のプロセッサ以外のプロセッサにおいて、データ値および現在の中間値が次のプロセッサに送られる。その後、最後のプロセッサの、前の中間値（あれば）が、最後のプロセッサの現在の中間値に加算されて、フィルタ関数によるデータ関数の畳み込みを集合的に表す結果値が、生成される。 （もっと読む）

【課題】１つの原信号を複数のチャネルで観測した観測信号から、各チャネルの信号雑音比や原信号を推定する信号処理装置等を提供する。
【解決手段】信号処理装置１０１において、入力受付部１０２はチャネルiの時刻tの観測信号x_i(t)を受け付け、相関計算部１０４は、チャネルi,jの標本相関r_i,jを計算し、初期値設定部１０５は、計算結果からチャネルsの原信号と雑音の混合比a_sの初期値として〔r_s,tr_u,s/r_t,u〕^1/2を設定し、更新値設定部１０６は混合比を交互最小自乗法により混合比a_iを更新し、収束したら、混合比出力部１０７は、各混合比を出力する。ベクトル計算部１０９は、得られた混合比と観測信号に基づいて重みベクトルを計算し、原信号推定部１１０は、計算された重みベクトルに基づいて観測信号の重み付き平均を求めて、これを原信号の推定信号とする。 （もっと読む）

【課題】データサイズが大きな整数x_iに対し、多倍長演算によってR=x₁・r₁+…+x_I・r_Iの演算を高速で行う。
【解決手段】まず、x_iを各ビット長がω(j)であるx_i(j)毎〔j∈{1,...,J}, Jは2以上の自然数, x_iはx_i(J),…,x_i(1)のビット結合x_i=x_i(J)|…|x_i(1)〕に分割する。そして、α(j)とキャッシュメモリに読み込まれたx_i(j)およびr_iとを用い、T(j)=α(j)+x₁(j)・r₁+…+x_I(j)・r_Iの演算を行い、T(j)の下位ω(j)ビットをR_jとし、T(j)のR_j以外のビットを新たなα(j+1)とする処理を、j=1およびα=0を初期値とし、j=1からjを１ずつ増加させながらj=Jまで行う。その後、α(J),R_J,...,R₁のビット結合R=α(J)|R_J|…|R₁を算出し、Rを出力する。 （もっと読む）

【課題】高速に計算でき、また大量のデータを処理できるクオンタイル正規化装置を提供する。
【解決手段】クオンタイル正規化装置は、ファイル等から数値データを読み込むデータ入力装置１と、プログラムにより正規化の計算をするプロセッサ２−１，２−２と、正規化されたデータをファイルやディスプレイ等に出力するデータ出力装置３から構成される。
クオンタイル正規化の手順では、読み込まれた数値データは、第１の並べ替え部１１，２１、順位付け部１２，２２、平均値計算部１３，２３、全体平均値計算部１５、第２の並べ替え部１４，２４によって処理され、その結果はデータ出力装置３によってファイルに書き出され、あるいは、ディスプレイ等に表示される。 （もっと読む）

【課題】保存形ＩＤＯ法を含めたＩＤＯ法に適用することで計算精度を向上させることができる数値計算方法を提供すること。
【解決手段】本発明は、流体に関する数値計算を行う局所補間微分オペレータ法を実行する数値計算装置による数値計算方法である。数値計算装置は、記憶部と演算部を有し、記憶部は、時間積分を行う変数の値と、その変数に関する補間関数とを記憶する。そして、演算部は、偏微分方程式に関して、時間軸上の固定点以外の流動点による影響も考慮した方程式解法であるラグランジュ法を移流項に適用するセミラグランジュ移流を、前記補間関数を使って前記偏微分方程式の移流項に対して行うことで前記時間積分を行う。 （もっと読む）

【課題】マルチグリッド法を用いたデータ処理方法とそのプログラムおよび記録媒体並びにデータ処理装置において、簡単な構成により、他の前処理法との容易な併用を可能とする。
【解決手段】データ処理方法は、コンピュータと、陰的に包含されたマルチグリッド法とを用いて連立一次方程式を解く方法であって、空間領域に定義した互いに粗密度のレベルが異なる複数のグリッドのもとで各グリッドに未知数変数を割り当てると共に未知数変数に対する連立一次方程式を生成する式生成工程（Ｓ１）と、各粗密度のレベル毎に生成された複数の連立一次方程式を統合して１つの連立一次方程式とした大連立方程式を生成する式統合工程（Ｓ２）と、生成された大連立方程式を解いて未知数を求める解法工程（Ｓ３）とを備えている。大連立方程式は、補間演算や制約演算を陽的に行わないマルチグリッド法となっており、他の前処理法を併用して求解を行うことができる。 （もっと読む）

【課題】ベクトル演算用のプロセッサを制御するプロセッサのオーバヘッドを少なくしてプロセッサ全体の性能の低下を防止することができるプロセッサを実現する。
【解決手段】プロセッサ１は、ベクトル演算のためのベクトル演算用パラメータを出力する第１のプロセッサ２と、ベクトル演算を前記ベクトル演算用パラメータに基づいて実行する第２のプロセッサ３とを含む。第２のプロセッサ３は、ベクトル演算用パラメータを格納する第１のレジスタ２６と、第１のプロセッサ２から指定された命令に従って、第１のレジスタ２６にベクトル演算用パラメータを書き込むスカラプロセッサ３１と、第１のプロセッサ２により指定された命令を、第１のレジスタ２６に格納されたベクトル演算用パラメータに基づいて実行する１以上のベクトルプロセッサ３２，３３とを有する。 （もっと読む）

【課題】コンピュータによって実施される方法は、スパース線形判別分析の基数制約あり組み合わせ最適化問題に対する候補解を最大にする。
【解決手段】ｋの非ゼロ要素を有する候補スパース解ベクトルｘは、分類される２値入力データのクラス間共分散及びクラス内共分散を測定する共分散行列の対Ａ，Ｂ、最終解ベクトルの所望の基数を示すスパーシティパラメータｋと共に入力される。候補解ベクトルｘの変分再正規化は、共分散行列の対Ａ，Ｂ及びスパーシティパラメータｋに関して実施されて、スパーシティパラメータｋ及び候補スパース解ベクトルｘのゼロパターンについて局所的に最適であり、スパース線形判別分析最適化問題についての最終解ベクトルである基数ｋを有する分散最大化判別固有ベクトルｘハットが得られる。 （もっと読む）

ディジタル信号プロセッサの設計と使用のための技術であり、通信（例えば、ＣＤＭＡ）システムにおける伝送を処理することを含む。変形ブース乗算システム及びプロセスは、被乗数、Ａ、と乗数、Ｂ、を決定する。Ｂについての基数−ｍ（例えば、基数−４）ブース・レコーディングは、“ｎ”個の乗算係数を生成する、ここで、整数“ｎ”は、乗数ビットの個数の半分を近似し、“ｎ”個の部分積は、Ａの乗数として該“ｎ”個の乗算係数を使用して生成される。その後、乗算ツリーが、基数−ｍブース・エンコーディングを使用して形成される。乗算ツリーは、乗算係数を生成するために関係する乗数ビットを含む。負の乗算係数の事象では、Ａの２の補集合は、Ａの第１の複数のビットを反転させ、そして２の補集合を完成させるために付着の“１”を付けることにより形成される。それに加えて、乗算係数は、複数のステージにおいて削減されて、事前に決められた長さのサム成分とキャリー成分とを形成する。ＡｘＢの加法の逆は、Ａと−Ｂとの積を計算する新規な技術を使用することにより形成される。
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【課題】電子状態計算の高速化を達成し効率的に材料特性を予測することができるようにする。
【解決手段】分子積分の計算に用いられる数値積分計算において積分点を自己無撞着場の繰り返し計算の初期では少なくし収束が近づくにつれて増やし最終的に全てを用いて計算することにより精度を犠牲にすることなく自己無撞着場計算の計算時間を短縮する。 （もっと読む）

【課題】 膨大な数の正則化パラメータλについて正則化最小二乗（RLS）の問題でのLOO（leave-one-out）誤差を膨大な数の正則化パラメータλについて求めるためのアルゴリズムを実施する手法を開示する。
【解決手段】 前記手法で実施されるアルゴリズムは、１つの正則化最小二乗分類器／回帰アルゴリズムをトレーニングするときと略同じ時間と空間を用いる。前記手法は、非正則化カーネル行列の固有値分解に基づいて、中規模のデータセットに好適な分類／回帰処理を含む。この処理は、多数の基準データセット（benchmark datasets）に適用して、実験的に、帯域幅パラメータσよりも若干大きい値を有するガウスカーネルを用いることで正確な分類／回帰が可能となる。さらに、このような大きいσを用いる手法を用いて、LOO値の演算をλの範囲全体で行うような、大規模なデータセットに適した線形時間アルゴリズムを求める方法も示す。
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