分散計算、ゲーム理論、情報理論など。
説明6GHz 帯上部の指向性・準無指向性屋内伝搬路測定
要約本論文は、6GHz 帯上部（U6G）において指向性および準無指向性のアンテナ対を用いた広帯域屋内伝搬路測定と、測定に基づく伝搬パラメータの統計モデル化を示す。開けたホールと L 字型廊下で測定を行い、見通し内（LOS）と見通し外（NLOS）の経路損失にそれぞれモデルを当てはめた。指向性リンクは LOS の残差と遅延拡がりが小さく、等価 K 係数が高いという結果が得られた。
説明アレイ形状最適化による可動アンテナ無線センシングの平均二乗誤差最小化
要約本論文は、可動アンテナ（MA）アレイを対象に、到来角（AoA）推定の平均二乗誤差（MSE）を指標として、任意のSNR条件下で用いる適応的なアレイ構造を検討している。主ローブ内の局所誤差と、サイドローブによる外れ値誤差の両方を捉える決定論的なMSE近似式を導出し、三種類の可動アレイ構造を提案している。数値結果では、低から中程度のSNR範囲において、提案構造がCRBに基づく設計よりMSEの点で大幅に優れることが示されている。
説明AgentWeave：フロー分解による効率的な分散エージェント提供システム
要約本論文は、エージェントアプリケーションを対象とした分散サービングシステムAgentWeaveを提案しています。エージェントは大規模言語モデルの呼び出しとツール呼び出しからなるワークフローで構成されます。長いリクエストを細かい実行単位に分解し、短いリクエストや新規リクエストが長時間処理に阻まれないようにします。4種類の代表的なエージェントアプリケーションでの実験では、既存のベースラインと比べてスループットが1.81倍、平均レイテンシが2.45倍、P90レイテンシが2.04倍改善したと報告されています。
説明専門家配置とレプリカ協調による MoE 学習の高速化
要約疎に活性化される混合エキスパート（MoE）モデルの分散学習では、負荷の不均衡と全対全（A2A）通信がボトルネックになります。本論文は、エキスパートの配置と送信元を考慮した token からレプリカへの割り当てを同時に最適化する PlaceMoE を提案し、レプリカ勾配の同期を attention の逆伝播と重ねて実行します。32 GPU および 64 NPU クラスタで Qwen3-VL と DeepSeek-V3 を用いた評価では、A2A 通信が最大 6.94 倍、エンドツーエンドの学習が VeOmni 比で 1.74〜2.33 倍高速化されたとされています。
説明マルチサイト・サービス展開のための省エネ対応エージェント型オーケストレーション
要約本論文は、大規模言語モデルの推論を制御ループ内で測定可能な要素として扱う、省エネ対応のエージェント型オーケストレーション枠組みを提案しています。二つの欧州データセンターにまたがるKubernetesテストベッドで、単発ツール呼び出し、ReAct、計画後実行の三つの戦略を比較し、編成判断時のGPUエネルギー消費を測定しました。ReActとPlan-and-executeは実行可能なツール呼び出しを生成しましたが、複数回の推論が必要でした。プレフィックスキャッシュにより、ReActの平均GPUエネルギー消費は29.4%減少しました。
説明実用的なRIS支援型レートスプリッティング多元接続システムにおける総和レート最大化
要約本論文は、RISの位相と振幅の結合を考慮した実用的な条件下で、RIS支援RSMAシステムの多ユーザ総和レートを最大化する問題を検討している。得られた非凸問題に対して有効な変数分離アルゴリズムを提案し、連続位相シフトや任意の振幅-位相結合関係に適用でき、NOMAおよびOMAシステムにも直接拡張可能である。シミュレーション結果では、理想RISを用いた基準と比べて190%を超える性能向上が示され、RSMA方式は対応するNOMAおよびOMA方式より大きく優れている。
説明Vesta：実ワークロード向けの待ち行列考慮型LLMスケジューラ
要約本論文は、分散型エージェントLLMサービング向けの待ち行列考慮型スケジューラVestaを提案する。各セッションに権威あるKVキャッシュを保持する安定した保持ノードを割り当て、各リクエストの実行ノードは個別に選択する。目的関数は、滞留、再利用可能なプレフィックス、KVキャッシュ転送、追加のサービス需要による待ち行列の外部性を考慮する。実ワークロードにおいて、PD共置構成では最先端のスケジューラに対しスループットを14.0%向上させ、平均TTFTを57.8%削減した。PD分離構成では、同等のスループットでの平均TTFTを最大18.1%、P99 TTFTを最大29.0%削減した。
説明RSMA衛星-UAV下り回線における観測軸上の最適受信設計
要約本論文は、速度分割多元接続（RSMA）の衛星-UAV下り回線における受信側の設計を扱い、受信機の観測状態と物理信号を区別して分析する。物理-観測の二軸構造（PODA）を用い、既知の視線応答と雑音共分散の下では、雑音重み付き整合合成器が各ユーザの復号SINRと最小速度を同時に最大化することを示す。方向が不確かな場合の最適受信方向と平均アレイ利得についても結論を与えている。さらに平均速度に対しては、RSMA共通速度の水位関数が受信利得に関して結合凹であることを証明し、計算可能な大域的上界を導出している。
説明DeepTelecom：動的な異種無線環境におけるチャネルツイニングのための微分可能マルチモーダルフレームワーク
要約本論文は、無人航空機（UAV）や再構成可能インテリジェントサーフェスを含む無線ネットワーク向けに、材料を考慮した高精度マルチモーダルチャネルデータセットと再現可能な生成フレームワーク「DeepTelecom」を提案しています。大規模言語モデルでセグメント化された表面を周波数依存の電磁パラメータに対応させ、GPU で加速された微分可能な Sionna レイトレーサーで複数の周波数帯の伝搬を模擬し、チャネルテンソルや画像などを同期生成します。論文によれば、3次元UAV測位において、チャネル状態情報のみを用いる方式と比べ、90パーセンタイル誤差は31.05メートルから2.43メートルに低減されたとしています。
説明GPU 型共有メモリモデルにおけるビザンチン耐性のある単一書込み多読み出しレジスタ
要約本論文は、GPU に着想を得た共有メモリモデルにおいて、書込み者を含むスレッドがビザンチン的に振る舞っても原子的レジスタの意味論を保てるかを検討しています。CAReg は定数メモリを用い、無効な読出しの確率を定量化できる実装です。SnapObject は認証済み書込みの有界ウィンドウを保持して無効読出しを排除し、ロックフリー版とウェイトフリー版により最大 n-1 個のビザンチンプロセスを許容します。GPU の段階的・ロックステップ実行が、アクセス制御の欠如を部分的に補いうることも示されています。
説明非理想運動下のISAC系におけるUAV SAR画像化：拡散事後サンプリングによる研究
要約本論文は、低高度統合センシング・通信（ISAC）システムにおける無人航空機搭載合成開口レーダー（SAR）の画像化を扱う。非等速直線軌道や未知の位置誤差による画像のデフォーカスに対し、画像化を厳密な線形逆問題として定式化し、拡散事後サンプリング（DPS）に基づく超解像フレームワークと、運動補償（MoCo）を組み合わせた反復最適化を提案している。シミュレーションでは、物理分解能を半分に切り詰めた場合でもPSNRが21.3 dBを超え、未知の運動誤差がある場合にはPSNRが23.65 dB、位置誤差推定の残差が0.19 cmであったと報告されている。
説明TurboProm：大規模メトリクス可観測性のための低コスト・高性能アクセラレータ
要約大規模な企業・クラウド環境では、Prometheus などのメトリクス可観測性基盤で CPU、メモリ、ネットワークなどの稼働指標を監視していますが、規模が大きくなるとコストとレイテンシの両立が難しくなります。本論文は、既存環境に後方互換で組み込める加速器 TurboProm を提案します。生の時系列データに対して問い合わせ結果を推定するのではなく、意味を保持した要約ビューを用いて分析を行います。論文によれば、実データと合成データの多様な負荷で既存手法より問い合わせレイテンシとコストを大きく削減でき、コードは公開されています。
説明合意と遅延復帰残差信念伝搬に基づく低遅延LDPC復号アルゴリズム
要約本論文はLDPC符号の2つの新しい復号アルゴリズム、C&R-RBPとC&DR-RBPを提案する。目標の復号誤り率に達するまでに必要な反復回数を減らすことが目的で、残差計算の計算量は元のRBPと同じである。C&DR-RBPは初期の反復でより良い性能を示し、低遅延用途に適するとされる。論文は合意機構が初期条件や深刻なビット伝送誤りの下で正しいビット判定の確率を高めることを解析し、5G NR規格に基づく数値結果では、フレーム誤り率とビット誤り率で競合するRBP系アルゴリズムを上回ることを示している。
説明Mallowsモデル下のアソートメント最適化：独立効用による選択の等価性とそのアルゴリズム的含意
要約本論文は、Kendall-Tau距離で参照順列からのずれを表すMallowsモデル（Mallows model）の下での商品アソートメント（assortment）最適化を扱う。著者らは、Mallows型の選択が互いに独立な確率効用の集合によって、提示されるすべての集合について厳密に再現できることを示した。この表現とBowersら（FOCS 2025）の独立確率効用に対する近似枠組みを組み合わせ、多項式サイズの有限台への縮約を用いて、時間計算量O(n^{Õ(1/ε²)})の近似スキームを得ている。価格、集中パラメータ、モード順位は任意に設定できる。
注目点Mallows選択の独立効用構造を発見し多項式時間近似法に変換。従来の準多項式時間結果を改善し、証明も比較的充実。
説明IDSチャネル向け直交空間結合LDPC符号
要約本論文は、DNAベースのデータ保存で用いられる短いストランドに適した、挿入・削除・置換（IDS）チャネル用の符号化方式を提案している。内側の同期符号を使う代わりに、空間結合LDPC符号をストランド間に配置し、その結合軸をストランド上の位置に合わせる。作者は達成可能レートの上界と下界を示し、100ヌクレオチドのストランドにおいて、レートを揃えた連接構成より優れることを示している。
説明PSK変調切替の逐次変化点検出：誤警報と検出遅延を制御する停止規則
要約適応通信システムでは送信機が未知の時刻に変調方式を切り替えることがあり、受信機は誤警報を頻発させずにその切替を素早く検出する必要があります。本論文は加法性白色ガウス雑音通路上で、ある位相偏移変調（PSK）方式から別の方式への切替の逐次検出を扱い、対数尤度比とその低SNR近似に基づくCUSUMおよびMOSUM検出器を構築しています。QPSKからBPSKへの切替については近似統計量の積率母関数と確率密度関数を導出し、CUSUM閾値を誤警報平均実行長および最悪ケース検出遅延と関連づけています。任意の二つのPSK次数間の切替については、重なり合うMOSUM統計量を多変量ガウス分布で近似し両指標の境界を得ています。モンテカルロ・シミュレーションでは、解析式が各閾値で実測値とよく一致することが示されています。
説明異種需要プライバシー符号化キャッシング：2ユーザー・2ファイルの厳密な特徴づけ
要約本論文は、ファイルサイズとキャッシュ容量が異なり、かつユーザーの需要プライバシーを保護する必要がある符号化キャッシングの問題を扱います。まず仮想ユーザー還元法を異種キャッシュ容量に拡張し、非プライベート方式から需要プライバシー方式を構成できるようにしています。そのうえで、任意のファイルサイズとキャッシュ容量をもつ2ユーザー・2ファイルの基本的設定について、メモリと伝送速度のトレードオフを厳密に特徴づけ、八つの線形不等式で表しています。
説明忙期観測下における隠蔽的待ち行列の基本限界
要約本論文は、Bobが運用し本来は正規利用者Willieのジョブのみを処理する待ち行列システムを扱う。Bobは、Willieに発覚せずに追加のジョブを隠蔽的に処理しようとする。Willieには各忙期について、処理ジョブ数または忙期の継続時間という統計量が提供される。いずれの統計量でも、隠蔽的に処理可能な追加ジョブの最大期待数は平方根則に従うことが示され、そのスケーリング定数も特徴づけられている。
説明クラウド・フォグ・エッジ環境におけるスケジューリング：技術比較と選定のための意思決定フレームワーク
要約本論文は、クラウド、フォグ、エッジコンピューティング環境におけるタスク、ジョブ、ワークフローのスケジューリング手法を整理した総説です。ヒューリスティック、メタヒューリスティック、学習ベース、ハイブリッドの四つの技術群を対象に、2020年から2026年までに発表された研究を、スケジューリング粒度、計算環境、最適化目標、制約、性能指標、評価ツールの観点から分析しています。各技術群の計算効率、最適化能力、適応性、実装の複雑さの間にあるトレードオフを明らかにしたうえで、ワークロード特性や環境条件などに応じて技術を選ぶための意思決定フレームワークを提示しています。
説明タイミング予測可能なセンサー処理システムのためのGPU常駐実行モデル
要約本論文は、センサー入力とGPU計算を長時間稼働するデバイス常駐ループ内に保ち、CPUホストの起床なしに処理と出力を行うGPU常駐実行（GPU-resident Execution）モデルを提案します。著者らはNVIDIA Holoscan C++フレームワークにこのモデルを実装し、複数のワークロードで評価しています。1080p・60 Hzのリアルタイムカメラから表示までのアプリケーションでは、GPUメモリRDMAを用いたCPU駆動のベースラインと比べ、光子から表示までのジッタが4.83ミリ秒から0.66ミリ秒に、ソフトウェア処理のジッタが1.70ミリ秒から0.01ミリ秒に低減されたと報告しています。
説明締切付きパンドラ問題に対する1/2近似アルゴリズム
要約本論文は、各箱に公開された開封・選択の締切がある、締切付きパンドラ問題（逐次探索モデル）を研究している。著者らは単純な閾値戦略が最適期待効用の1/2近似を達成することを証明し、Amanatidis et al.（2025）による1/4に近い従来の保証を改善した。
説明動的な貸付ゲームにおける情報の非対称性
要約本論文は、供給は限られているが繰り返し使える動的な貸付ゲームを研究している。借り手の到着と貸付期間は確率的である。作者らは、貸し手全員、一部、または誰にも競合相手の残存供給量を知らせない場合を比較し、収益への影響を分析した。非対称な情報開示では、総貸出額が同じでも総収益が増える場合があることが示されている。
説明決定的な割引和ゲームと平均利得ゲームに対する平滑化多項式時間アルゴリズム
要約グラフ上の二人零和ゲーム（割引和および平均利得の目的関数）を扱う論文です。この問題はNP∩coNPに属しますが、多項式時間アルゴリズムの存在は未解決です。著者は方策反復法の一変種について新たな解析手法を示し、平滑化解析の下で一般のゲームグラフに対して多項式時間の期待実行時間保証を与えています。従来のエルゴード的ゲームへの制限を取り除き、高確率保証を期待値保証へ強めました。
注目点新たな解析手法により遍歴性の制限を除去し、高確率保証を期待実行時間保証へ強化して平滑化計算量の未解決問題を解決。影響は主にゲーム理論とアルゴリズム分野に限られる。
説明閾値承認型複数定員投票における歪み（distortion）
要約本論文は、n 人の有権者と m 人の候補者から k 人の委員会を選ぶ複数定員投票を研究している。有権者は完全な効用値ではなく、t 個の効用閾値によって区切られた粗い情報のみを提供する。著者らは、決定論的ルールと確率的ルールの歪みの上界を示し、委員会の大きさに依存する下界で、定数サイズの場合に上界と漸近的に一致することを示している。
説明GSP型スポンサード・ショッピングオークションにおける自動入札均衡の計算複雑性
要約本論文は Dütting らの研究を引き継ぎ、GSP型スポンサード・ショッピングオークションの自動入札均衡を検討します。予算制約（ABE-B）と投資収益率制約（ABE-R）の両方で均衡が常に存在し、配分空間上で多項式サイズの台を持つ均衡も常に存在することを示します。計算面では、厳密な均衡の計算は FIXP に属し、近似均衡の計算は PPAD に属します。また、両モデルとも近似均衡の計算は PPAD 困難であることを証明しています。
