4.3 実験結果と分析
4.3.5 分析 4 ：他コスト定義関数との比較
今回提案した推定方法におけるコスト定義関数として，標本点が少なくても安定，か つ，計算量が少ないと考えられる手法との比較を行なった．多項式近似として，3次多項 式および5次多項式を用いる．また，データフィッティングではないが，少ない標本点で
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図17 他コスト定義関数との比較
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図18 他コスト定義関数との比較 -平均
-関数形を実現する方式として，3次スプライン補間についても比較を行なった．3次スプ ライン補間では標本点の実測データを完全に補間することになる．なお，3次スプライン 補間のプログラムは文献[21]を参考にした．
ここでの対象数値計算ライブラリは，d-Splineを用いた場合の
(a) 判定基準が3回以上で正答率がすべて100%となった[PCp4]/【HIT】の行列サイ ズ13パタンの平均値
(b) 正答率が一番低い4回連続判定で 69.2%，5回連続判定で 76.9%の[SRn2p16]/
【TRD2】の行列サイズ13パタンの平均値
の2つのケースとした．これらは，d-Splineを用いたとき，一番効率がよい(つまり，低 い利用率で高い正答率を確保できた)ケースと正答率が一番低いケースの2つである．こ の2ケースについて，3次スプライン補間，5次多項式近似，3次多項式近似をコスト定 義関数として評価した．
図 17のそれぞれは 2つのケース (a)(b) を実行した時の結果を示す．図17(1) の
d-Splineを用いた場合に対して，図17(2)のスプライン補間を用いた場合は，２つのケース
それぞれの動きは異なるが，平均的には同じような傾向にある．図17(3)の3次多項式，
図17(4)の5次多項式の場合は，同じ問題を対象としているにもかかわらず２つのケース
ともに正答率が低く，平均としてもほぼ ランダム のラインに乗っており，近似関数と しては，適切ではないことがわかる．
図18にすべてのコスト定義関数について，平均の結果をひとつのグラフに載せて比較 する．3次スプライン補間については，利用率と正答率の関係では，d-Splineとはほぼ同 等の結果となっている．
表4 3次スプライン補間との比較(選択を誤ったときの最適値に対する実行時間増加の割合) 平均値 連続３回 連続４回 連続５回
d-Spline 3.7% 3.8% 4.0%
3次スプライン補間 5.1% 5.0% 5.1%
最大値 連続３回 連続４回 連続５回
d-Spline 22.0% 12.6% 12.6%
3次スプライン補間 27.3% 27.3% 22.2%
次に，3次スプライン補間を用いてd-Splineで用いたすべてのパタン(216パタン)に 対して評価した．その結果を用いて，図16と同様に，正しい値が選択されなかったケー スでの実行時間増加の割合を調べた．結果を表 4に示す．表からわかるように，平均値 で1.2〜1.3倍，最大値で1.8〜2.2倍程度，3次スプライン補間の方がd-Splineより実行 時間増加が大きい．特に最大値に関して，最適値からの実行時間の乖離が少ないことは，
d-Splineがより安定した関数であることを示している．