有限ステップとループネットワークにおける分散加重最小二乗推定のための精度解析【JST・京大機械翻訳】

Sui Tianju; Marelli Damian Edgardo; Marelli Damian Edgardo; Fu Minyue; Fu Minyue; Lu Renquan

文献

J-GLOBAL ID：201802213698671851 整理番号：18A1799214

有限ステップとループネットワークにおける分散加重最小二乗推定のための精度解析【JST・京大機械翻訳】

Accuracy analysis for distributed weighted least-squares estimation in finite steps and loopy networks

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資料名：
巻： 97 ページ： 82-91 発行年： 2018年
JST資料番号： B0208A ISSN： 0005-1098 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：オランダ (NLD) 言語：英語 (EN)

大規模システムのための分散パラメータ推定は,活発な研究問題である。目標は,各エージェントがその近傍から受信された情報だけでなく局所的測定に基づいて,グローバルパラメータベクトルのそれ自身の部分集合の局所的推定を得る分散アルゴリズムを引き出すことである。有限時間で最適解(すなわち集中化法を用いて得られるもの)を与える最近のアルゴリズムを提案し,通信ネットワークが非巡回グラフを形成することを示した。代わりに,グラフは周期的であり,反復行列反転に基づく唯一の利用可能な代替アルゴリズムであり,最適解を達成する。しかし,周期的な場合には,非巡回グラフに対して設計されたアルゴリズムは,非最適ではあるが非常に正確な解を生成することも知られている。本論文では,このアルゴリズムの精度に関する理論的研究を行った。この目的のために,トポロジースパース性と信号対雑音比がある条件を満たすシステムのクラスに対して,推定誤差と推定誤差共分散のサブ最適性に対する限界を与えた。著者らの結果は,各ノードにおいて,精度がいわゆるループフリー深さにより指数関数的に改善されることを示した。また,アルゴリズムは周期グラフの場合に有限時間で収束しないが,シミュレーション結果は,収束が反復行列反転に基づく方法のものより著しく速いことを示した。著者らの結果は,ループフリー深さに依存して,研究したアルゴリズムが,サイクリック通信グラフによる応用においてさえ,好ましいオプションである可能性があることを示唆した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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システム設計・解析 , システム同定

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