情報源符号化の技法は通信，計算機記憶のインフラが充実，発展する中で， ますます重要になりつつあります．単一の情報源モデルに依存しないユニ バーサルな歪みのないデータ圧縮符号としては，1970年代後半から1980年 代にかけZiv-Lempel符号やMDL(minimum description length)基準による符 号などが提案されています．これらのユニバーサル符号は現在実用的デー タ圧縮アルゴリズムとしてはもちろんのこと，モデル選択問題など様々な 分野で応用され，情報理論の基本問題の一つとしての基礎研究から，様々 な分野での応用研究まで幅広く活発に研究されています．

本チュートリアル講演では，Ziv-Lempel符号の最近の研究成果の他に，近 年提案された文脈ソートによるデータ圧縮法や文脈木重み付け(Context T ree Weighting)法について解説していただきます．また，文脈木重み付け 法と関連するBayes，Minmax符号やMDL基準を発展させたStochastic Compl exityなど，ユニバーサル符号と密接に関連した分野の最近の話題について も解説いただく予定です．

以下に御講演いただける方々とタイトルを御覧いただきますが，これは ``絶 対見逃せないプログラム'' となっております (企画側が言うと宣伝めいてい ますが，本当にそう思います)．皆様のご参加をお待ちしております．

• 植松友彦 (東工大)
  「Ziv-Lempel符号とシャノン理論」
• 横尾英俊 (群大)
  「文脈参照機能を導入した非統計型ユニバーサル符号について」
• 竹内純一 (NEC)
  「Baeys方式によるミニマックス符号」
• 鈴木譲 (阪大)
  「CTWアルゴリズムの基本的性質とBayes符号化との関係について」
• 山西健司 (NEC)
  「MDL規準から一般化確率的コンプレキシティへ」