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J-GLOBAL ID：201802253840914507   整理番号：18A0116276

ガウス混合モデルの統計的最大値の共分散を決定する新しいアルゴリズム

A New Algorithm to Determine Covariance in Statistical Maximum for Gaussian Mixture Model

著者 (2件)： AZUMA Daiki (Chuo University) ,  TSUKIYAMA Shuji (Chuo University)
資料名： IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web)  (IEICE Transactions on Fundamentals of Electronics, Communications and Computer Sciences (Web))
巻： E100.A  号： 12  ページ： 2834-2841(J-STAGE)  発行年： 2017年 
JST資料番号： U0466A  ISSN： 1745-1337  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 日本 (JPN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 統計的静的タイミング解析のような統計的手法では,複数分布の最大値分布は,2つの分布の最大値計算を繰り返すことによって計算される。さらに,各分布は,相関を効率的に扱うために,いくつかの説明確率変数の線形結合により表現されるため,各説明確率変数への2分布の最大値の感度,つまり,最大値確率と説明確率変数の間の共分散は,毎回最大値計算をしなければならない。2つのガウス分布の最大値分布はガウス分布ではないので,ガウス混合モデルが分布を表すために使用される。しかし,ガウス混合モデルを使用する場合,常に最大値分散と共分散を同時に正確にすることはできない。筆者らは,最大値分散の精度を低下させずに共分散を決定する新規アルゴリズムを提案し,性能評価用の試験結果を示す。(翻訳著者抄録)

シソーラス用語： *Gauss模型 ,  *共分散 ,  *統計量 ,  *最大値 ,  *アルゴリズム ,  パラメータ ,  変数 ,  分散【variance】 ,  統計的方法 ,  数学的変換 ,  計算
準シソーラス用語： *Gauss混合モデル ,  確率変数 ,  説明変数 ,  線形結合

著者キーワード (5件)： statistical maximum ,  Gaussian mixture model ,  covariance ,  sensitivity ,  performance evaluation

分類 (1件)： 計算理論  (JB02000A)

引用文献 (9件)：

• [1] D. Blaauw, K. Chopra, A. Srivastave, and L. Scheffer, “Statistical timing analysis: From basic principles to state of the art,” IEEE Trans. Comput.-Aided Design Integr. Circuits Syst., vol.27, no.4, pp.589-607, 2008. 10.1109/tcad.2007.907047
• [2] S. Takahashi and S. Tsukiyama, “A new statistical timing analysis using Gaussian mixture models for delay and slew propagated together,” IEICE Trans. Fundamentals, vol.E92-A, no.3, pp.900-911, March 2009. 10.1587/transfun.e92.a.900
• [3] D. Sasaki, S. Tsukiyama, M. Matsunaga, O. Ishibashi, and S. Takahashi, “A statistical method for analyzing lifetime of a battery pack,” 2015 IEEE Power & Energy Society General Meeting, paper no.PESGM2015-001311, 2015. 10.1109/PESGM.2015.7286118
• [4] R.B. Arellano-Valle and M.G. Genton, “On the exact distribution of linear combinations of order statistics from dependent random variables,” J. Multivariate Analysis, vol.98, no.10, pp.1876-1894, 2007. 10.1016/j.jmva.2006.12.003
• [5] N. Yokoyama, D. Azuma, S. Tsukiyama, and M. Fukui, “A new algorithm for reducing components of a Gaussian mixture model,” IEICE Trans. Fundamentals, vol.E99-A, no.12, pp.2425-2434, Dec. 2016. 10.1587/transfun.e99.a.2425

タイトルに関連する用語 (6件)： ガウス ,  混合モデル ,  統計 ,  最大値 ,  共分散 ,  アルゴリズム