ユビキタスの街角: データ圧縮手法の応用
PPM (Prediction by Partial Matching)というデータ圧縮アルゴリズムがある。 一般に、あるデータ列が与えられているとき、次に来るデータを予測することができればデータ圧縮を行なうことができる。 データ列から判断して次に来るデータが「a」だと確実に判断できるときは「a」を記述する必要が無いからである。 PPM法では、既存のデータ列中の文字列出現頻度を計算することによってこのような予測を行なう。 たとえば「abracadab」というデータの次にどの文字が来るか予測する場合、 「a」は4回、「b」は2回出現している 「b」の後に「r」が続いたことがある 「ab」の後に「r」が続いたことがある ... といった情報を累積して確率を推定する。 この場合、 (3)から考えて次の文字は「r」である確率が高いが、 (1)も考慮すると「a」の確率もある、という風に計算を行なう。
研究が面白い理由(3)数学の重要性 - Ockham’s Razor for Engineers
taroleoさんからtsugo-tsugo劇場という名前をいただいてしまいました。マンガのタイトルにしましょうか…。今回は理工系よりの話題です。目の前の物理現象に秩序を見出して、多角的に見つめ、そして一般性の高い説明を与える。文章で書くと硬い。それをするためには、解析的手法を使いこなすことが必要で、数学が大切だよ、という話。…と偉そうに書いていますが、実際は結構大変です。いや、いつでも大変なんだってば。まるでゲームやマンガの魔法のように、たくさんの解析、統計的手法を使いこなして、物理現象をガンガン説明つけていけたらすごいカッコいい。憧れです。一通り解析が済んで、レポートを書いている時の私は、だいたいいつもニヤニヤしている。傍から見るとブキミだと思う。
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