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ミーティング
対話の引用部分
ノードS〜ノードD 間のリンク集合 Ｌ だけでなく、 ノードS〜ノードD_n間のリンク集合 L_n (1 <= n <= N, N はノードSの隣接ノード数)がそれぞれ入力される。 ノードS〜ノードD_n間の重要度 I_n (0〜1 の値) が入力として与えられる。 総バウンスコスト C が入力として与えられる。 この時、ノードS〜ノードD_n のノードペアの中で、 K 個のノードペア (S, D_s_1), (S, D_s_2), … (S, D_s_K) における 忠実度が最大のリンクをそれぞれ発見する。 ただし、発見するリンクのノードペア数 K は、 重要度と忠実度の積の総和、つまり I = ∑k = 1^K I_s_k * F_s_k が最大となるように定める。 ここで F_n は (S, D_n) 間において忠実度の最大のリンクの忠実度である。
- この拡張問題は、複数のノードペア (S, Dₙ) に対して、限られたリソース（バウンスコスト）の中で、重要なノードペアの
高忠実度リンクを選定する最適化問題です。以下に、この問題の形式的な定義 を記述します。
考えたこと
- 先生のストーリー案に関するchatGPTとの対話をもう1度読みなおした
- 現状の評価指標では、 発見するリンクのノードペア数 K は、重要度と忠 実度の積の総和、つまりI =∑k = 1^K I_s_k * F_s_kが最大となるよ うに定める。という部分の 発見するリンク の定義をしていない。
-
societyではリンク価値を定義し、それとバウンスの積をとることでその価 値スコアを最大化する問題として解いていた
- しかしこの方法では発見するリンクを動的に決めることはできない
- また、評価指標を最大化するような分配方法が最も価値が高いリンクに全 測定予算を配ることであり、これは測定精度と資源削減のトレードオフを 考えていると言えない
- そこで、これらの問題を解決する評価指標として信頼区間幅UB,LBを用いた 評価指標を導入する案を考えた。(UB,LBは推定忠実度の上限、下限)
- 将来的には信頼区間幅がある閾値 x よりも小さいリンクを何本発見できた かというような指標を考えている
解くべき問題 ストーリー 指標
指標に関しては3章を書いてみせる
同じような問題を解いている人がいればその手法を使う 多腕バンディッド、それ以外でも
まずストーリーをアップデートする
オーバーヘッドどうするか これに関しては言わないといけない 忠実度のゆらぎがどの程度でおこるかを考える必要がある
-
IEEE ICC 2026 の論文提出締切は 2025年9月29日。
- 論文の質はおいといて先に6ページの論文を書く
- 何点でもいいから期限には間にあわせる
- 今ある結果、ストーリーで6枚書く
計画 23くらいまでにストーリーをきめる？
逆順で
29に6ページ(それ以降に校閲依頼) 先生にはストーリーの校閲依頼
足りないもの
ミーティングをこまかく 週1ではたりない。こまかく短く
9/26までに絶対必要なものを埋める
アルゴリズム すぐおわる shun アルゴリズムの前提条件 制約条件など、どういう環境を仮定しているか -> 時間かかりそう shun
関連研究(引用した論文) shun -> 時間かかる オーバーヘッドの話(必要不必要関係なく) 証拠集めに時間かかる -> 証拠集めなしで一旦書く linkselfieの何倍くらいの時間がかかるか shun
1章で軽く触れる程度
linkselfieに何書いているか読む linkselfieの関連研究を読む->まねできるところを探す GPTを1から10まで使わない 論文を読む その後みずに書く 重要度の研究があればみる
追加で必要なところを考える
yutoさん アブストラクト すぐおわる 量子ネットワークの説明 すぐおわる IEEEiccのフォーマットにする すぐおわる 関連研究(引用した論文) 整形 アルゴリズムの前提条件 制約条件など、どういう環境を仮定しているか -> 時間かかりそう 整形 アルゴリズム すぐおわる 整形 まとめと今後の課題 すぐおわる
9/29までに絶対に6ページにする
問題設定の図、実験に使用するトポロジの図 アルゴリズムの表 リサーチクエスチョン シンボルの定義(あってもなくても)
それ以降
評価指標を新しくした実験 ストーリーのアップデート
何をやるべきか 1 今の論文に書かれていないものを埋める(足りないもの) 2 6ページにするためにはどうするべきか考える . . . 3 ストーリー、それに合わせた実験結果をより良いものに変える
章構成 1 はじめに 2 関連研究 3 アルゴリズムの前提条件 4 アルゴリズム 5 実験 6 まとめと考察
何を伝えたいか 今回だとストーリー、量子ネットワーク、問題設定、linkselfieとの違い アルゴリズムの中身
linkselfieと2,3本他の論文を読む
これらを文量で区切る