- 著者
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山田 学
中川 徹
北川 一
村上 勝彦
- 雑誌
- 全国大会講演論文集
- 巻号頁・発行日
- vol.44, pp.239-240, 1992-02-24
ソートはコンピュータサイエンス,エンジニアリングにおいてもっとも基本的な操作の一つである。しかし従来からのシーケンシャルなアルゴリズムでは,問題の規模(n)に対する計算時間のオーダは最速のものでもO(nlogn)になると言われている。TakefujiとLeeはHopfield型ニューラルネットワーク(以下,NNと略す)でO(n^2)個のニューロンを用い,問題の規模に関わらず2ステップすなわちO(1)で解を得る並列処理ソートアルゴリズムを示した。しかし,このアルゴリズムは多入力のアナログ加算器を必要とした。今回,このTakefujiらのアルゴリズムとバイナリ結合のニューラルネットワークSDNNを基礎として加算器を1つも必要としないモデルを新たに考え,実験を行った。またNNでソータを作ろうとする場合,実際にハードウェアとして実現できることが重要であり,今回,4要素ソータの試作および,そのハードウェア量の定式化を行った。