@techreport{oai:ipsj.ixsq.nii.ac.jp:00203207,
 author = {上野, 洋典 and 近藤, 正章},
 issue = {22},
 month = {Feb},
 note = {近年，非ノイマン型の計算パラダイムとしてニューロモーフィックコンピューティング（脳型計算）が注目を集めている．本稿では脳型計算を用いて重み付きグラフの最大マッチング問題を近似的に解く手法を提案し，その手法が近似度 1/2 の Greedy アルゴリズムと同一の処理を行う手順であることを示す．特に，規模の異なるランダムグラフに対する提案手法を適用し，近似解の性能および計算量を評価した．その結果，大規模なグラフに対しては，厳密解に近い解が得られ，提案手法の優位性を確認した．また，提案したアルゴリズムを実行するニューロモーフィックなアーキテクチャを FPGA に実装し，実行時間を評価した．},
 title = {重み付きグラフの最大マッチング問題における脳型計算を用いた近似解法の検討},
 year = {2020}
}