抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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多くの新しい応用では,入力データは,行列として表現され,しばしば連続的に到着する。流動様式でデータマトリックスを要約し,近似する能力は多くの新しい環境に於いて共通の要件となっている。これらの応用では,入力データは,通常多数の分散サイトで発生し,すべてのデータを一元管理簡単にしばしば実行不可能である。新しいアルゴリズム技術が必要である。さらに,これらの応用のほとんどにおいて,質問は,最近観測されたデータ点(例えば,最終時間/日/月にわたって収集したデータ)にのみ基づいて答えられねばならない,これは,問題がより挑戦的にする。本論文では,分散スライディングウィンドウ上での追跡行列近似の問題を研究するために提案した。この問題では,各をd次元データ点の流れを観察m分布部位である。目標は,Aw,最終W時間単位中に到着する河川の和集合におけるマトリックスはデータ点の近似として小さなマトリックスBを連続的に追跡した。近似の品質は,共分散誤差kAT wAw BTBk=kAk2F[1]で測定し,主な目的は,通信を最小化することであるが,証明可能な誤差保証を提供した。はこの問題のための新しい通信効率の良いアルゴリズムを提案した。著者らのサンプリングに基づくアルゴリズムは連続的にそれらの二乗ノルムに従って列の重み付き試料,[2]におけるサンプリング法を一般化し,単純化を追跡する。も一方向コミュニケーションのみを必要とし,より良い誤差保証を提供する決定論的追跡アルゴリズムを提案した。すべてのアルゴリズムは証明可能な保証を有しており,実および合成データセットに関する広範な実験的研究により,提案理論の主張内容を検証し,これらのアルゴリズムの効率性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】
