構成的帰納圧縮モデル / Constructive Inductive Compression Model

概要 / Overview

本モデルは、情報の構造と意味を破綻なく保ちながら、知識やデータを帰納的に圧縮・再構成する手法を提案します。 単なるデータ圧縮とは異なり、「知識の再配置」や「文脈の保全」を伴う構成的手段によって、推論・学習・記述の効率を根本から向上させる枠組みです。

このモデルにより、膨大な情報から本質を抽出し、**目的適応的な再構築（抽象⇔具体）**が可能になります。自然言語処理・論理モデル・センサーデータなど、さまざまな構造情報に応用できます。

応用例 / Applications

機械学習モデルにおけるパラメータ構造の圧縮と一般化

センサーデータやログ情報の意味単位による要約・記録圧縮

知識ベースにおけるルールの簡略化と構造再構成

自然言語処理における文法・意味の再表現による省メモリ表現

抽象語／概念ベースのデータベース最適化と意味的圧縮

ファイル構成 / Repository Structure

README.md : 理論の概要と応用例 LICENSE : Apache License 2.0 sections/definition.md : 帰納圧縮理論の基礎定義と構成要素 sections/applications.md : 応用事例と実装的考察 sections/algorithm.md : 圧縮アルゴリズムと理論設計

ライセンス / License

このリポジトリは Apache License 2.0 の下で公開されており、商用利用・再配布・変更が自由に可能です。改変時は理論的整合性への配慮を推奨します。