特許料を納め過ぎたときに届くものは？

過誤納のお知らせ

ｘｘｘ様

下記の特許料（登録料）納付手続きについて、過誤納が生じております。過誤納分は、請求により返還致します..

というお知らせが特許庁より届きました。78,940円のところ、78,960円納め、過誤納額は、20円でした。

どこで計算をミスったかは分かりませんでしたが、納めすぎた方向でよかったです。　返還請求は、任意ですので、ほっておいてもなにも問題ないです。（請求する場合は1年以内）

特許証を受領しました。

いつもながら、書留ではなく普通郵便です。

MAXSAT Evaluation 2018結果

各ソルバーの実装内容については、こちら
https://helda.helsinki.fi/bitstream/handle/10138/237139/mse18_proceedings.pdf?sequence=1

結果については、こちら
https://maxsat-evaluations.github.io/2018/mse18-talk.pdf

今年は、2位が2トラック、3位が1トラックという結果になりました。前にも書いたように、今年は提出していないので、去年のソルバーでの結果です。

コンペは、Complete部門とInCompleteに分かれています。Completeは、厳密解を競うものです。去年は、HittingSetを用いたHybridソルバーが強かったのですが、今年は、Unsatベースが1位で、意外な結果となりました。
WeightにおけるカクタスプロットのVBSは、Virtual_Best_Solverです。各ソルバー方式、得意なインスタンスが違うのですが、仮想的に、全部の良いところだけを取ってきたソルバーだったら、どうなるかということを示しています。このカクタスプロットを見ると相当開きがあるので、
インスタンス毎に、ソルバーを切り替えれば、VBSのところまで、性能を向上させることが出来るということを示しています。万能な方式があればなにも苦労はしないのですが、　最近の論文の潮流は、要素技術の深化とともに、既存の手法を以下に上手に切り替えるか、ということもあると思います。
下は、上記資料よりの引用で、この10年での性能向上推移です。MaxSAT　Communityの方々に頭が下がる思いです。

SAT competition 結果

http://sat2018.forsyte.tuwien.ac.at/downloads/satcomp18slides.pdf

で結果が出ています。やはり上位は、MapleSAT系で占められており、一昨年の登場以来、確固たる潮流を感じます。mainトラックの1位は、前に紹介したNadelさんです。

プレゼンを更新しました

http://www.nurse-scheduling-software.com/publications/presentation_for_hospitals2018.pdf

この資料を見られてかどうかは、知りませんが問い合わせが急に多くなりました。

嘘は、書いていませんが、未だ、目指すところが出来ていないので心苦しいのです。PythonによるDSL(Domain Specific Language)実装が出来たところで、SEさんに腕を奮って頂けると思いますが、先は長いです。

自分は、パナファコムで、FDDの評価をした後、アルプス電気で、基板設計・FDD設計・LSI屋、高周波を少し勉強した後、退社して、その後は、VerilogHDLのコンパイラを書いていました。

言語実装手法もLex/Yaccの時代から変わってきています。この辺は、オープンソースにしてブログで実装を書いていきたいと思います。

商標登録証が届きました インテリナビ

ベンチマーク２０－２４は、超難問

どうしても、解けなくて悩んでいます。7種の解法を新しく考案したのですが、20を除いて、撃沈してしまいました。最後に、もう一種、考案したので、そちらを試して駄目だったら、いい加減にまとめに入ろうかと思います。　この一年、色々学ぶことが出来て幸せでした。ほとんどフルタイムで、考えることに没頭できました。大学の先生に聞くと、9割ぐらいは、雑用で取られるようなので、頭の悪さを差っぴいても私の方が有利です。この年になると、忘却との戦いが始まるのですが、それでも、未だ色々アイデアは出てくるものだなあ、と我ながら感心します。

新しく購入した本は、
・The　Art　Of　Computer Programming 4A
・繁野麻衣子先生の数理最適化

です。４Aは、有名なKnuth大先生が何十年にも渡って書かれている著作の一部です。そのためにLatexを作ったというのは、有名な話しらしいです。いくつかの参照した論文で言及されていたので、確かめるために買ったのですが、ちょっと今のところ出番はなさそうです。

CuttingPlaneのアプローチは、日本語の文献がほとんどなく、この本(数理最適化)でも僅かしか記述されていませんでしたが、入門的には、十分役に立ちました。むしろ、組み合わせ最適化という分野に突入するまえに、一番最初に読みべき本でした。麻衣子先生は、おちゃめな先生で教わりたかったです。なぜか、この分野の研究者は、女性が多いのですが、どうしてなんでしょうね。